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。