c++OpenCV实现边缘模板匹配算法完整算法

时间: 2023-10-12 22:36:29 浏览: 101
下面是使用C++和OpenCV库实现边缘模板匹配算法的完整代码,注释中有详细的说明: ```c++ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { // 加载原始图像和模板图像 Mat img = imread("image.jpg"); Mat temp = imread("template.jpg"); // 将模板图像转换为灰度图像 Mat temp_gray; cvtColor(temp, temp_gray, COLOR_BGR2GRAY); // 使用Canny边缘检测算法检测模板图像的边缘 Mat edges; Canny(temp_gray, edges, 50, 200); // 在原始图像中搜索与模板图像匹配的边缘 Mat result; matchTemplate(img, edges, result, TM_CCOEFF_NORMED); // 使用阈值来确定匹配结果的位置 double threshold = 0.8; Mat locations; findNonZero(result > threshold, locations); // 在原始图像中绘制矩形框来标记匹配的位置 for (int i = 0; i < locations.total(); i++) { Point loc = locations.at<Point>(i); rectangle(img, loc, Point(loc.x + temp.cols, loc.y + temp.rows), Scalar(0, 0, 255), 2); } // 显示结果 namedWindow("Result", WINDOW_NORMAL); imshow("Result", img); waitKey(0); destroyAllWindows(); return 0; } ``` 需要注意的是,这段代码使用了C++11的`findNonZero`函数来获取匹配结果的位置,因此需要开启C++11支持。可以在编译指令中添加`-std=c++11`选项来开启C++11支持。例如,在Linux系统下可以使用以下命令编译代码: ``` g++ -std=c++11 main.cpp -o main `pkg-config --cflags --libs opencv4` ```

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