opencv实现ncc模板匹配金字塔

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：

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。