金字塔模板匹配matlab

在 MATLAB 中进行金字塔模板匹配，可以使用 `normxcorr2` 函数来实现。下面是一个简单的示例代码，展示了如何进行金字塔模板匹配。

% 读取原始图像和模板图像
originalImage = imread('original_image.png');
templateImage = imread('template_image.png');

% 定义金字塔的尺度因子
scaleFactor = 0.8;

% 创建金字塔图像
pyramidImages = cell(1, 5);
pyramidImages{1} = originalImage;

for i = 2:5
    pyramidImages{i} = imresize(pyramidImages{i-1}, scaleFactor);
end

% 在金字塔图像上进行模板匹配
maxCorr = -Inf;
maxPosition = [0, 0];
maxScale = 0;

for i = 1:5
    pyramidImage = pyramidImages{i};
    [scaleRow, scaleCol] = size(originalImage) ./ size(pyramidImage);
    
    % 对金字塔图像进行归一化互相关
    correlationMap = normxcorr2(templateImage, pyramidImage);
    
    % 找到最大相关值和位置
    [peakValue, peakIndex] = max(correlationMap(:));
    [peakRow, peakCol] = ind2sub(size(correlationMap), peakIndex);
    
    % 更新最大相关值和位置
    if peakValue > maxCorr
        maxCorr = peakValue;
        maxPosition = ([peakRow, peakCol] - size(templateImage)) .* [scaleRow, scaleCol];
        maxScale = i;
    end
end

% 绘制结果
figure;
imshow(originalImage);
hold on;
rectangle('Position', [maxPosition(2), maxPosition(1), size(templateImage, 2), size(templateImage, 1)], 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
title('Template Matching Result');

在这个示例代码中，`original_image.png` 是原始图像的文件路径，`template_image.png` 是要匹配的模板图像的文件路径。代码中使用了一个五层的金字塔，通过不断缩小原始图像来创建金字塔图像。然后，对每一层金字塔图像进行模板匹配，并记录最大相关值、位置和尺度信息。最后，将结果在原始图像上绘制出来。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整和优化。