c++ opencv多模板匹配

能否给出一个简单的实现方式？

可以，下面是一个简单的实现方式：

import cv2

def multi_template_matching(image, templates, threshold):
    h, w = image.shape
    matches = []
    for template in templates:
        th, tw = template.shape
        result = cv2.matchTemplate(image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        loc = cv2.minMaxLoc(result)
        if loc[1] > threshold:
            matches.append(((loc[3][0], loc[3][1]), (loc[3][0] + tw, loc[3][1] + th)))
    return matches

其中，image 是待匹配的图像，templates 是多个模板图像，threshold 是匹配最大阈值。函数返回的 matches 是一个列表，包含了所有匹配成功的位置信息。

相关问题

c++ opencv SSDA模板匹配

根据提供的引用内容，没有提到SSDA模板匹配算法。但是，OpenCV提供了TM_SQDIFF和TM_SQDIFF_NORMED两种算法，它们可以用于模板匹配。其中，TM_SQDIFF算法计算两个图像的平方差，TM_SQDIFF_NORMED算法计算两个图像的归一化平方差。这两种算法都可以用于目标检测和跟踪等应用中。

代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat templ = imread("template.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    Mat result;
    matchTemplate(img, templ, result, TM_SQDIFF_NORMED);

    double minVal, maxVal;
    Point minLoc, maxLoc;
    minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc);

    Point matchLoc = minLoc;

    rectangle(img, matchLoc, Point(matchLoc.x + templ.cols, matchLoc.y + templ.rows), Scalar::all(0), 2, 8, 0);

    imshow("img", img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

上述代码演示了如何使用TM_SQDIFF_NORMED算法进行模板匹配，并在原图像上绘制出匹配结果的矩形框。

C++ opencv ncc模板匹配

基于引用的代码，我可以看出这是一个基于OpenCV的NCC（归一化互相关）模板匹配算法的实现。NCC模板匹配是一种常用的图像匹配算法，用于在一幅图像中寻找与给定模板最相似的图像区域。

该算法首先进行金字塔下采样，以提高匹配速度。通过构建金字塔模型，将原始图像和模板图像分别进行多次下采样，然后再进行多次上采样，以获取不同尺度的图像。金字塔层数一般不宜过多，一般为2~3层。

接下来，对于每个旋转角度，根据旋转后的模板图像生成一个掩膜图像，屏蔽掉无效区域。然后，使用Cv2.MatchTemplate函数计算模板与待检测图像之间的相似度，并通过Cv2.MinMaxLoc函数找到最匹配的位置。

基于引用的描述，该实现是基于OpenCV 2.48版本的。如果你想找到更多关于NCC模板匹配算法的代码，可以在网上继续搜索。希望这能帮助到你！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [OpenCV基于NCC多角度模板匹配](https://blog.csdn.net/qq_42857680/article/details/127093362)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [opencv金字塔模板匹配算法](https://download.csdn.net/download/audiencewu/8884225)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]