C++用OpenCV实现边缘模板匹配多个目标算法

边缘模板匹配算法可以用于在图像中匹配多个目标。在C++中，可以用OpenCV库来实现这种算法。下面是一个简单的实现过程：

1. 读取原始图像和模板图像。

Mat srcImage = imread("原始图像路径");
Mat templateImage = imread("模板图像路径");

2. 进行边缘检测。

Mat srcEdges, templateEdges;
Canny(srcImage, srcEdges, 50, 200);
Canny(templateImage, templateEdges, 50, 200);

3. 使用matchTemplate函数进行模板匹配。

Mat result;
matchTemplate(srcEdges, templateEdges, result, TM_CCOEFF_NORMED);

4. 对匹配结果进行阈值处理，得到匹配的位置。

double threshold = 0.8;
vector<Point> locations;
for (;;) {
    Point maxLoc;
    double maxVal;
    minMaxLoc(result, NULL, &maxVal, NULL, &maxLoc);
    if (maxVal < threshold) break;
    locations.push_back(maxLoc);
    rectangle(result, maxLoc, Point(maxLoc.x + templateImage.cols, maxLoc.y + templateImage.rows), Scalar(0, 0, 0), -1);
}

5. 在原始图像中绘制匹配的矩形框。

for (int i = 0; i < locations.size(); i++) {
    Point pt(locations[i]);
    rectangle(srcImage, pt, Point(pt.x + templateImage.cols, pt.y + templateImage.rows), Scalar(0, 0, 255), 2);
}

这样就可以实现边缘模板匹配多个目标算法的功能。需要注意的是，在实际使用中，可能需要对图像进行预处理，如去噪、调整对比度等，以提高匹配的准确性。