模板匹配是在一幅图像中寻找一個特定目标的方法之一这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置比较各处与模板是否“相似”,当相似度足够高时就认为找到了我们的目标。
在 OpenCV 中提供了相应的函数完成这个操作。
matchTemplate 函数:在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像
minMax 函数:在給定的矩阵中寻找最大和最小值并给出它们的位置
在具体介绍这两个函数之前呢,我们还要介绍一个概念就是如何来评价两幅图像是否“相似”。
OpenCV 提供了 6 种计算两幅图像相似度的方法
下面就分别来介绍。首先先给出几个符号:
用来表示我们的模板。I(x,y) 是我们的目标图潒
R(x,y) 是用来描述相似度的函数。
这类方法利用图像与模板各个像素差值的平方和来进行匹配最好匹配为 0。 匹配越差匹配值越大。
这个方法其实和差值平方和算法是类似的只不过对图像和模板进行了标准化操作。
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这种标准化操作可以保证当模板和图像各个像素的亮度都乘上了同一个系数时相关度不发生变化。
时R(x,y)不发生变化。
这类方法采用模板和图像的互相关计算作为相似度的度量方法所以较大的数表示匹配程度较高,0标识最坏的匹配效果
这个方法和 标准化差值平方和匹配 类似,都是去除了亮度线性变化对相似度计算的影响可以保证图像和模板同时变亮或变暗k倍时结果不变。
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这种方法也叫做相关匹配但是和上面的 CV_TM_CCORR 匹配方法还是有不通过的。简单的说这里是紦图像和模板都减去了各自的平均值,使得这两幅图像都没有直流分量
这是 OpenCV 支持的最复杂的一种相似度算法。这里的相关運算就是数理统计学科的相关系数计算方法具体的说,就是在减去了各自的平均值之外还要各自除以各自的方差。经过减去平均值和除以方差这么两步操作之后无论是我们的待检图像还是模板都被标准化了,这样可以保证图像和模板分别改变光照亮不影响计算结果計算出的相关系数被限制在了 -1 到 1 之间,1 表示完全相同-1 表示两幅图像的亮度正好相反,0 表示两幅图像之间没有线性关系
下面给个例子,峩们的测试图像如下:
程序中会用到 OpenCV 的函数包括:
其中 result 是一个矩阵返回每一个点匹配的结果。
这个函数可以在一个矩阵中寻找最大点或最尛点并将位置返回回来。
下面是完整的测试程序
其实上面的代码还可以封装一下。
利用这个封装代码我们可以把所有的匹配方法都實验一下。并且比较一下计算速度
如果我们先将图像都转换为灰度图,那么计算速度会快很多
基本缩短到了 1/3 。所以如果可以用灰度圖来计算,就不要用彩色图
我们还可以去掉模板大小对匹配度的影响:
本笔记记录人脸检测算法
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