cv2.TM_CCORR_NORMED数学原理
时间: 2023-09-06 20:14:27 浏览: 60
cv2.TM_CCORR_NORMED是OpenCV中模板匹配算法的一种方法,其数学原理是基于归一化互相关的计算方法。
具体来说,该算法首先将输入图像和模板图像进行傅里叶变换,然后将它们的互相关(cross-correlation)计算。接着,它会将互相关结果进行归一化,以确保匹配结果在0到1之间。最后,算法会找到归一化互相关值最大的位置,并将其作为匹配结果输出。
在cv2.TM_CCORR_NORMED中,模板图像在输入图像上滑动,每一次计算都会得到一个归一化互相关值。最终,算法会输出所有归一化互相关值中的最大值,以及最大值所对应的位置。这个位置就是模板在输入图像中的匹配位置。
需要注意的是,cv2.TM_CCORR_NORMED只适用于灰度图像。如果输入图像或模板图像是彩色图像,需要先将其转换为灰度图像才能使用该算法。
相关问题
opencv中cv.TM_CCORR_NORMED标准相关系数匹配最小值是0最大值是1
是的,您说得对。在OpenCV中,cv.TM_CCORR_NORMED方法计算的是归一化的互相关系数,其取值范围在0到1之间,其中1表示最好的匹配,0表示最差的匹配。因此,使用cv.TM_CCORR_NORMED方法进行标准相关系数匹配时,匹配结果越接近1,表示源图像中的目标与模板越相似。感谢您的指正。
Cv2.MatchTemplate 函数的method 匹配方法包括:cv2.TM_CCOEFF、cv2.TM_CCOEFF_NORMED、cv2.TM_CCORR、cv2.TM_CCORR_NORMED、cv2.TM_SQDIFF、cv2.TM_SQDIFF_NORMED。代表什么含义
这些匹配方法代表了不同的相似度计算方式,用于在模板匹配中比较模板和图像的相似度。其中,TM_CCOEFF、TM_CCOEFF_NORMED、TM_CCORR、TM_CCORR_NORMED、TM_SQDIFF、TM_SQDIFF_NORMED分别代表相关系数匹配、归一化相关系数匹配、相关性匹配、归一化相关性匹配、平方差匹配、归一化平方差匹配。
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