opencv实现ncc模板匹配金字塔
时间: 2023-12-25 12:01:09 浏览: 175
NCC(归一化互相关)模板匹配是一种用于在图像中寻找特定模式的方法,金字塔技术可以帮助优化匹配的效果。在OpenCV中,可以通过以下步骤实现NCC模板匹配金字塔:
1. 首先,需要加载需要匹配的源图像和模板图像。
2. 接下来,使用金字塔技术来对源图像和模板图像进行多尺度处理,这可以通过使用cv::pyrDown函数进行图像降采样来实现。
3. 然后,对降采样后的图像进行NCC模板匹配,可以使用cv::matchTemplate函数来实现,在这个函数中可以指定NCC匹配方法。
4. 进行匹配之后,可以通过使用cv::minMaxLoc函数找到图像中的匹配点的位置。
5. 最后,根据匹配结果可以对图像进行相应的标记或其他后续处理。
通过以上步骤,就可以实现NCC模板匹配金字塔。金字塔技术可以帮助获取不同尺度下的特征匹配结果,提高了匹配的准确性和鲁棒性。在实际使用中,可以根据具体的需求进一步调优参数,以获得更好的匹配效果。
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 ]
opencv使用金字塔NCC模板匹配算法并输出角度和位置
金字塔 NCC 模板匹配算法是一种基于归一化交叉相关(Normalized Cross-Correlation,NCC)的模板匹配算法,利用金字塔分层的思想,可以更好地处理图像中尺度和旋转变化。下面是使用 OpenCV 在图像中进行金字塔 NCC 模板匹配并输出角度和位置的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取原始图像和模板图像
img = cv2.imread('image.jpg')
template = cv2.imread('template.jpg')
# 转换为灰度图像
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 获取模板图像的宽度和高度
w, h = template_gray.shape[::-1]
# 构建金字塔
for i in range(4):
# 缩小原始图像和模板图像
img_gray = cv2.pyrDown(img_gray)
template_gray = cv2.pyrDown(template_gray)
# 进行模板匹配
res = cv2.matchTemplate(img_gray, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 获取匹配结果中最大值和最大值位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
# 计算匹配位置和角度
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)
angle = np.arctan2(top_left[1] - bottom_right[1], top_left[0] - bottom_right[0]) * 180 / np.pi
# 在原始图像中绘制匹配结果
cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(img, '{:.2f}'.format(angle), top_left, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们首先读取了原始图像和模板图像,并将其转换为灰度图像。然后,我们利用 `cv2.pyrDown()` 函数构建了一个金字塔,每次将原始图像和模板图像都缩小一半。在每次缩小后,我们都利用 `cv2.matchTemplate()` 函数进行模板匹配,得到了匹配结果中的最大值和最大值位置。接着,我们根据匹配结果计算出了匹配位置和角度,并利用 `cv2.rectangle()` 和 `cv2.putText()` 函数在原始图像中绘制了匹配结果。最终,我们将绘制的结果展示出来。
需要注意的是,金字塔 NCC 模板匹配算法的计算量比较大,因此在实际应用中需要考虑性能问题。
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