ncc模板匹配opencv
时间: 2023-05-09 18:00:35 浏览: 202
ncc模板匹配,是一种基于归一化互相关(Normalized cross-correlation,NCC)的图像匹配算法。在OpenCV中,通过调用matchTemplate()函数实现NCC模板匹配。
NCC模板匹配是将一个模板图像在另一个较大的图像中进行搜索,找到匹配的位置。具体实现步骤如下:
1.读入原始图像和模板图像。
2.将模板图像归一化。
3.调用matchTemplate()函数进行模板匹配。
4.通过minMaxLoc()函数找到匹配的位置及相似度。
5.将匹配位置绘制在原始图像上。
NCC模板匹配在计算相似度时,对图像和模板进行像素值的归一化,从而避免了亮度和对比度的影响,提高了匹配的准确性。但是,NCC模板匹配计算量较大,在处理大图像时可能出现效率不高的情况。
考虑到NCC模板匹配的计算量较大,可以通过优化算法、采用GPU加速等方式提高算法效率。此外,在具体应用中还需要根据实际情况选择合适的匹配算法,并通过调整参数等方式提高匹配精度。
相关问题
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 ]
opencv实现ncc模板匹配金字塔
NCC(归一化互相关)模板匹配是一种用于在图像中寻找特定模式的方法,金字塔技术可以帮助优化匹配的效果。在OpenCV中,可以通过以下步骤实现NCC模板匹配金字塔:
1. 首先,需要加载需要匹配的源图像和模板图像。
2. 接下来,使用金字塔技术来对源图像和模板图像进行多尺度处理,这可以通过使用cv::pyrDown函数进行图像降采样来实现。
3. 然后,对降采样后的图像进行NCC模板匹配,可以使用cv::matchTemplate函数来实现,在这个函数中可以指定NCC匹配方法。
4. 进行匹配之后,可以通过使用cv::minMaxLoc函数找到图像中的匹配点的位置。
5. 最后,根据匹配结果可以对图像进行相应的标记或其他后续处理。
通过以上步骤,就可以实现NCC模板匹配金字塔。金字塔技术可以帮助获取不同尺度下的特征匹配结果,提高了匹配的准确性和鲁棒性。在实际使用中,可以根据具体的需求进一步调优参数,以获得更好的匹配效果。