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Opencv 使用零均值归一化交叉相关进行模式匹配

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以下是关于Opencv 使用零均值归一化交叉相关进行模式匹配的详细讲解。

Opencv 使用零均值归一化交叉相关进行模式匹配基本原理

Opencv 使用零均值归一化叉相关进行模式匹配是一种常用的图像处理技术，可以用于在图像中查找指定的模式。具体实方法包括：

  • cv2.matchTemplate 函数：用于对图像进行模板匹配操作。
  • cv2.minMaxLoc：于查找匹配结果中的最大值和最小值。

零均值归一化交叉相关是一种常用的模板匹配算法，其基本原理是将模板图像与待匹配图像进行比较，计算零均值归一化交叉相关系数，找到最大零均值归一化交相关系数的位置即为匹配位置。

Opencv 使用零均值归一化交叉相关进行模式匹配的使用方法

Opencv 库提供 cv.matchTemplate 函数，可以用于对图像进行零均值归一化交叉相关的模板匹配操作。函数的基本语法如下：

res = cv2.matchTemplate(img, template, method[, result[, mask]])

其中，img 表示待匹配的图像，template 表示模板图像，method 表示匹配方法，result 表示输出匹配结果，mask 表示掩码图像。

示例说明

下面是两个 Opencv 使用零均值归一化交叉相关进行模式匹配的示例：

示例1：使用 matchTemplate 函数对图像进行板匹配操作

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
template = cv2.imread('template.jpg', 0)

# 对模板图像进行零均值归一化处理
template = cv2.normalize(template.astype('float'), None, 0.0, 1.0, cv2.NORM_MINMAX)

# 对图像进行模板匹配操作
res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCORR_NORMED)

# 获取匹配结果中的最大值和最小值
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)

# 获取匹配位置
top_left = max_locbottom_right = (_left[0] + w, top_left[1] + h)

# 在原始图像中标记匹配位置
cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, 255, 2)

# 显示原始图和匹配后的图像
cv2('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行该代码，系统会显示原始图像和匹配后的图像。

示例2：使用 matchTemplate 函数对图像进行模板匹配

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
template = cv2.imread('template.jpg', 0)

# 对模板图像进行零均值归一化处理
template = cv2.normalize(template.astype('float'), None, 0.0, 1.0, cv2ORM_MINMAX)

# 对图像进行模板匹配操作
res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCORR_NORMED)

# 设置匹配阈值
threshold = 0.8

# 获取匹结果中大于阈值的位置
loc = np.where(res >= threshold)

# 在原始图像中标记匹配位置
for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(img, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 0, 255), 2)

# 显示原始图像和匹配后的图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行该代码，系统会显示原始图像和匹配后的图像。

结论

Opencv 使用零均值归一化交叉相关进行模式匹是一种常用的图像处理技术，可以用于在图像中查找指的模式。通过 Opencv 中的 cv2.matchTemplate 函数和 cv2.minMaxLoc 函数，可以实现对图像的零均值归一交叉相关的模板匹配操作。通过本文介绍，应该已经了解 Opencv 使用零均值归一交叉相关进行模式匹配的基本原理、方法和两个例说明，根据需要灵活使用。

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