openCV NCC
时间: 2023-12-11 10:28:35 浏览: 44
OpenCV中的NCC(Normalized Cross Correlation)是一种图像匹配算法,可用于在图像中寻找与给定模板最相似的区域。NCC算法通过计算两个图像之间的归一化互相关系数来评估它们的相似程度。具体地说,NCC算法通过比较模板与图像中的每个可能位置上的图像块之间的相似性来确定匹配位置。NCC算法计算公式可以参考引用中的cv::TM_CCOEFF_NORMED。
关于OpenCV NCC算法的具体实现细节,你可以参考引用和引用中的链接,这两个链接分别指向OpenCV源码中的templmatch.cpp文件,其中包含了NCC算法的实现代码。
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 ]
C++ opencv ncc归一化互相关代码
以下是使用 OpenCV C++ 实现 NCC(Normalized Cross Correlation)归一化互相关的示例代码:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat img1 = imread("image1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat img2 = imread("image2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
// 计算模板和图像的平均值
Scalar mean1 = mean(img1);
Scalar mean2 = mean(img2);
// 计算模板和图像的标准差
Mat stddev1, stddev2;
meanStdDev(img1, Mat(), stddev1);
meanStdDev(img2, Mat(), stddev2);
// 归一化模板和图像
Mat nccImg1, nccImg2;
normalize(img1 - mean1, nccImg1, 0, 1, NORM_MINMAX);
normalize(img2 - mean2, nccImg2, 0, 1, NORM_MINMAX);
// 计算归一化互相关
Mat result;
matchTemplate(nccImg1, nccImg2, result, TM_CCORR_NORMED);
// 显示结果
imshow("Result", result);
waitKey(0);
return 0;
}
```
其中,`normalize` 函数用于将图像归一化到 [0, 1] 范围内;`matchTemplate` 函数用于计算归一化互相关,其中 `TM_CCORR_NORMED` 表示使用 NCC 方法计算归一化互相关。