openmv模板匹配数字识别

OpenMV的模板匹配数字识别是一种基于模板匹配的方法，它需要保存十张模板图片来进行数字识别。模板匹配对于模板图片的大小和角度有一定要求，如果数字的大小或角度稍有变化，模板图片也需要相应地更改。这是模板匹配的一定局限性。\[1\]

模板匹配的缺点是需要和模板拍照时一模一样的情况，也就是拍摄时的环境和角度要与模板图片一致。优点是可以将数字框出来，从而可以确定数字的大致位置，从而进行更好的判断。这种方法需要训练集来进行模板匹配。\[2\]

另外，OpenMV还提供了Lenet数字识别的方法。使用Lenet数字识别，我们只需要提前保存Lenet数字识别的神经网络模型文件到OpenMV内置的flash中，然后运行相应的例程即可直接进行数字识别。与模板匹配不同，Lenet数字识别对于数字的大小和角度并没有太大的要求，即使数字的大小或角度发生变化，Lenet仍然可以识别出来。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [OpenMV：18数字识别](https://blog.csdn.net/m0_59466249/article/details/125286603)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [openmv数字识别之模板匹配和训练集](https://blog.csdn.net/m0_74855292/article/details/131305923)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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