opencvsharp NCC带角度

您好！对于OpenCvSharp库中的NCC（归一化互相关）算法，它通常用于在图像中寻找模板的匹配位置。NCC算法不直接支持角度的匹配，因为它是基于亮度信息进行匹配的。但是，您可以使用其他方法来实现带有角度的匹配，例如使用角度不变特征变换（SIFT）算法或速度变换（SURF）算法来提取特征并进行匹配。这些算法可以在OpenCvSharp库中找到相应的函数和类。希望对您有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

opencvsharp NCC匹配亚像素多线程

可以使用OpenCVSharp库中的cv::matchTemplate()函数进行NCC匹配，同时使用OpenCVSharp的多线程库进行并行计算。

以下是一个示例代码，可以使用OpenCVSharp进行NCC匹配，并使用多线程库进行并行计算：

using System.Threading.Tasks;
using OpenCvSharp;

// 加载模板图像和待匹配图像
var templateImage = new Mat("template.png", ImreadModes.GrayScale);
var targetImage = new Mat("target.png", ImreadModes.GrayScale);

// 创建输出结果图像
var resultImage = new Mat(targetImage.Rows - templateImage.Rows + 1, targetImage.Cols - templateImage.Cols + 1, MatType.CV_32FC1);

// NCC匹配
Cv2.MatchTemplate(targetImage, templateImage, resultImage, TemplateMatchModes.CCoeffNormed);

// 获取最大匹配值和位置
double minValue, maxValue;
Point minLocation, maxLocation;
Cv2.MinMaxLoc(resultImage, out minValue, out maxValue, out minLocation, out maxLocation);

// 将匹配位置进行亚像素级别的精确计算
var halfSize = templateImage.Size() / 2;
var patch = new Mat(targetImage, new Rect(maxLocation - halfSize, templateImage.Size()));
var subPixelLocation = Cv2.MinMaxLoc(patch).MaxLoc + maxLocation - halfSize;

// 输出匹配结果
Console.WriteLine($"匹配位置：({maxLocation.X}, {maxLocation.Y})");
Console.WriteLine($"亚像素匹配位置：({subPixelLocation.X}, {subPixelLocation.Y})");

// 多线程计算
Parallel.For(0, resultImage.Rows, y =>
{
    for (var x = 0; x < resultImage.Cols; x++)
    {
        // 计算每个像素点的值
        var value = resultImage.At<float>(y, x);

        // 对值进行处理
        // ...

        // 将处理后的值赋给输出结果图像
        resultImage.Set(y, x, value);
    }
});

在上述代码中，我们首先加载模板图像和待匹配图像，然后创建输出结果图像。接着，我们使用cv::matchTemplate()函数进行NCC匹配，并获取最大匹配值和位置。为了获得亚像素级别的精确匹配位置，我们计算匹配位置周围的一个小区域的最大值位置，然后将其作为亚像素匹配位置。最后，我们使用多线程库对输出结果图像进行并行计算。

opencvsharp 并行计算NCC亚像素匹配

OpenCVSharp是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多计算机视觉算法的实现，包括模板匹配算法。在OpenCVSharp中，可以使用Parallel.ForEach方法进行并行计算，以加速模板匹配算法的执行。

NCC（Normalized Cross-Correlation）亚像素匹配是一种常用的模板匹配算法，它可以精确地定位模板在图像中的位置。在OpenCVSharp中，可以使用Cv2.MatchTemplate方法执行NCC匹配，并使用Cv2.MinMaxLoc方法查找匹配结果中的最大值和最小值。

下面是使用OpenCVSharp进行NCC亚像素匹配的示例代码：

Mat src = new Mat("src.png", ImreadModes.Color);
Mat template = new Mat("template.png", ImreadModes.Color);

Mat result = new Mat();
Cv2.MatchTemplate(src, template, result, TemplateMatchModes.CCoeffNormed);

double minVal, maxVal;
Point minLoc, maxLoc;
Cv2.MinMaxLoc(result, out minVal, out maxVal, out minLoc, out maxLoc);

Point matchLoc = new Point(maxLoc.X + template.Width / 2, maxLoc.Y + template.Height / 2);

Cv2.Rectangle(src, matchLoc - new Size(template.Width / 2, template.Height / 2), matchLoc + new Size(template.Width / 2, template.Height / 2), new Scalar(0, 0, 255), 2);

在以上代码中，使用了Mat类来加载源图像和模板图像，并使用Cv2.MatchTemplate方法执行NCC匹配。然后使用Cv2.MinMaxLoc方法查找匹配结果中的最大值和最小值，以及它们的位置。最后，使用Cv2.Rectangle方法在源图像上绘制一个矩形，表示匹配位置。

要使用Parallel.ForEach方法进行并行计算，可以将源图像分成多个块，并在每个块上执行NCC匹配。然后将所有块的匹配结果合并起来，以获得最终的匹配结果。以下是示例代码：

Mat src = new Mat("src.png", ImreadModes.Color);
Mat template = new Mat("template.png", ImreadModes.Color);

int blockSize = 100;
int numBlocksX = (int)Math.Ceiling((double)src.Width / blockSize);
int numBlocksY = (int)Math.Ceiling((double)src.Height / blockSize);

Point matchLoc = new Point();

Parallel.ForEach(Partitioner.Create(0, numBlocksY, 1), (rangeY) =>
{
    for (int y = rangeY.Item1; y < rangeY.Item2; y++)
    {
        for (int x = 0; x < numBlocksX; x++)
        {
            int blockX = x * blockSize;
            int blockY = y * blockSize;
            int blockWidth = Math.Min(blockSize, src.Width - blockX);
            int blockHeight = Math.Min(blockSize, src.Height - blockY);

            Mat block = new Mat(src, new Rect(blockX, blockY, blockWidth, blockHeight));

            Mat result = new Mat();
            Cv2.MatchTemplate(block, template, result, TemplateMatchModes.CCoeffNormed);

            double minVal, maxVal;
            Point minLoc, maxLoc;
            Cv2.MinMaxLoc(result, out minVal, out maxVal, out minLoc, out maxLoc);

            maxLoc.X += blockX + template.Width / 2;
            maxLoc.Y += blockY + template.Height / 2;

            if (maxVal > matchLoc.Y)
            {
                matchLoc = maxLoc;
            }
        }
    }
});

Cv2.Rectangle(src, matchLoc - new Size(template.Width / 2, template.Height / 2), matchLoc + new Size(template.Width / 2, template.Height / 2), new Scalar(0, 0, 255), 2);

在以上代码中，将源图像分成大小为blockSize的块，并在每个块上执行NCC匹配。然后使用Parallel.ForEach方法并行处理所有块，并查找匹配结果中的最大值和最小值。最后，将所有块的匹配结果合并起来，并在源图像上绘制一个矩形，表示匹配位置。