opencvsharp 并行计算NCC亚像素匹配
时间: 2023-08-26 08:04:57 浏览: 92
OpenCVSharp是一个开源的计算机视觉库,它提供了许多计算机视觉算法的实现,包括模板匹配算法。在OpenCVSharp中,可以使用Parallel.ForEach方法进行并行计算,以加速模板匹配算法的执行。
NCC(Normalized Cross-Correlation)亚像素匹配是一种常用的模板匹配算法,它可以精确地定位模板在图像中的位置。在OpenCVSharp中,可以使用Cv2.MatchTemplate方法执行NCC匹配,并使用Cv2.MinMaxLoc方法查找匹配结果中的最大值和最小值。
下面是使用OpenCVSharp进行NCC亚像素匹配的示例代码:
```
Mat src = new Mat("src.png", ImreadModes.Color);
Mat template = new Mat("template.png", ImreadModes.Color);
Mat result = new Mat();
Cv2.MatchTemplate(src, template, result, TemplateMatchModes.CCoeffNormed);
double minVal, maxVal;
Point minLoc, maxLoc;
Cv2.MinMaxLoc(result, out minVal, out maxVal, out minLoc, out maxLoc);
Point matchLoc = new Point(maxLoc.X + template.Width / 2, maxLoc.Y + template.Height / 2);
Cv2.Rectangle(src, matchLoc - new Size(template.Width / 2, template.Height / 2), matchLoc + new Size(template.Width / 2, template.Height / 2), new Scalar(0, 0, 255), 2);
```
在以上代码中,使用了Mat类来加载源图像和模板图像,并使用Cv2.MatchTemplate方法执行NCC匹配。然后使用Cv2.MinMaxLoc方法查找匹配结果中的最大值和最小值,以及它们的位置。最后,使用Cv2.Rectangle方法在源图像上绘制一个矩形,表示匹配位置。
要使用Parallel.ForEach方法进行并行计算,可以将源图像分成多个块,并在每个块上执行NCC匹配。然后将所有块的匹配结果合并起来,以获得最终的匹配结果。以下是示例代码:
```
Mat src = new Mat("src.png", ImreadModes.Color);
Mat template = new Mat("template.png", ImreadModes.Color);
int blockSize = 100;
int numBlocksX = (int)Math.Ceiling((double)src.Width / blockSize);
int numBlocksY = (int)Math.Ceiling((double)src.Height / blockSize);
Point matchLoc = new Point();
Parallel.ForEach(Partitioner.Create(0, numBlocksY, 1), (rangeY) =>
{
for (int y = rangeY.Item1; y < rangeY.Item2; y++)
{
for (int x = 0; x < numBlocksX; x++)
{
int blockX = x * blockSize;
int blockY = y * blockSize;
int blockWidth = Math.Min(blockSize, src.Width - blockX);
int blockHeight = Math.Min(blockSize, src.Height - blockY);
Mat block = new Mat(src, new Rect(blockX, blockY, blockWidth, blockHeight));
Mat result = new Mat();
Cv2.MatchTemplate(block, template, result, TemplateMatchModes.CCoeffNormed);
double minVal, maxVal;
Point minLoc, maxLoc;
Cv2.MinMaxLoc(result, out minVal, out maxVal, out minLoc, out maxLoc);
maxLoc.X += blockX + template.Width / 2;
maxLoc.Y += blockY + template.Height / 2;
if (maxVal > matchLoc.Y)
{
matchLoc = maxLoc;
}
}
}
});
Cv2.Rectangle(src, matchLoc - new Size(template.Width / 2, template.Height / 2), matchLoc + new Size(template.Width / 2, template.Height / 2), new Scalar(0, 0, 255), 2);
```
在以上代码中,将源图像分成大小为blockSize的块,并在每个块上执行NCC匹配。然后使用Parallel.ForEach方法并行处理所有块,并查找匹配结果中的最大值和最小值。最后,将所有块的匹配结果合并起来,并在源图像上绘制一个矩形,表示匹配位置。