ncc中由模板匹配得到位移

NCC（Normalized Cross Correlation）是一种模板匹配的方法，用于计算图像中模板与待匹配区域的相似度。通过NCC，可以得到模板在图像中的位移。

具体步骤如下：
1. 首先，选择一个待匹配的模板图像和一个待搜索的目标图像。
2. 对于每一个搜索位置，将模板图像与目标图像进行归一化互相关计算，得到相似度值。
3. 根据相似度值，找到最大值所对应的位置，即为模板在目标图像中的位移。

在具体实现中，可以使用以下公式计算NCC相似度：
NCC(x, y) = ∑((T(x', y') - μ_T) * (I(x + x', y + y') - μ_I)) / (σ_T * σ_I)
其中，T(x', y')表示模板图像中的像素值，I(x + x', y + y')表示目标图像中的像素值，μ_T和μ_I分别表示模板图像和目标图像的均值，σ_T和σ_I分别表示模板图像和目标图像的标准差。

通过计算得到的NCC相似度值，可以找到最大值所对应的位移，并将其作为模板在目标图像中的位置。

相关问题

ncc模板匹配opencv

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。

ncc模板匹配与sad模板匹配哪个更好

NCC（Normalized Cross Correlation）模板匹配算法和SAD（Sum of Absolute Differences）模板匹配算法都是常见的基于相似性度量的算法，用于在一张图像中寻找与给定模板最相似的区域。但是，这两种算法在匹配精度、计算速度和鲁棒性等方面有所不同。

NCC模板匹配算法是一种基于相关性度量的算法，可以获得相对较高的匹配精度。该算法将模板图像和待匹配图像的对应像素点进行相关性计算，并计算它们的相似度。最终，选择相关系数最大的像素点作为匹配结果。NCC算法对噪声和光照变化的影响比SAD算法小，可以获得更为精确的匹配结果。

SAD模板匹配算法则是一种简单而快速的模板匹配算法，它将模板图像和待匹配图像的对应像素点进行差值计算，并计算它们的绝对值和。最终，选择差值和最小的像素点作为匹配结果。SAD算法计算速度快，但是在匹配过程中容易受到噪声和光照变化的干扰，匹配精度相对较低。

因此， NCC模板匹配算法在匹配精度方面更好，但是计算量相对较大；SAD模板匹配算法在计算速度方面更好，但是匹配精度相对较低。需要根据具体情况选择合适的算法，平衡匹配精度和计算速度。