matlab积分图模板匹配
时间: 2023-10-16 12:24:29 浏览: 42
Matlab中的积分图模板匹配可以通过以下步骤实现:
1. 读取原始图像和模板图像,并将它们转换为灰度图像。
2. 对原始图像和模板图像分别计算积分图。
3. 对于每个像素x,计算在x处以模板大小为边长的正方形区域内的积分和。
4. 计算原始图像和模板图像的均值和标准差。
5. 对于原始图像中的每个像素x,计算在x处以模板大小为边长的正方形区域内的积分和,并使用该值计算局部均值和标准差。
6. 计算相关系数并找到最大值的位置。
下面是一份Matlab代码,可以实现积分图模板匹配:
```matlab
% 读取原始图像和模板图像,转换为灰度图像
I = rgb2gray(imread('original_image.jpg'));
template = rgb2gray(imread('template_image.jpg'));
% 计算原始图像和模板图像的积分图
I_integral = cumsum(cumsum(double(I)), 2);
template_integral = cumsum(cumsum(double(template)), 2);
% 计算模板大小
[template_height, template_width] = size(template);
% 计算原始图像和模板图像的均值和标准差
I_mean = mean2(I);
I_std = std2(I);
template_mean = mean2(template);
template_std = std2(template);
% 计算相关系数
max_corr = -Inf;
for i = 1:size(I, 1)-template_height
for j = 1:size(I, 2)-template_width
I_patch = I_integral(i+template_height, j+template_width) ...
- I_integral(i+template_height, j) ...
- I_integral(i, j+template_width) ...
+ I_integral(i, j);
I_patch_mean = I_patch / (template_height*template_width);
I_patch_std = sqrt((sum(sum(I(i:i+template_height-1, j:j+template_width-1).^2)) / (template_height*template_width)) - I_patch_mean^2);
corr = sum(sum((template - template_mean) .* (I(i:i+template_height-1, j:j+template_width-1) - I_patch_mean))) / (template_std * I_patch_std);
if corr > max_corr
max_corr = corr;
max_corr_pos = [i, j];
end
end
end
% 在原始图像中标记匹配位置
I_matched = insertShape(I, 'Rectangle', [max_corr_pos(2), max_corr_pos(1), template_width, template_height], 'LineWidth', 3, 'Color', 'red');
% 显示结果
figure; subplot(1,2,1); imshow(I); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(I_matched); title('Matched Image');
```
这个代码可以在Matlab R2016b及以上版本中运行。