image.TEMPLATE_MATCHING 或 image.CORRELATION_COEFFICIENT_MATCHING
时间: 2023-07-31 12:13:33 浏览: 52
`image.TEMPLATE_MATCHING` 和 `image.CORRELATION_COEFFICIENT_MATCHING` 是 OpenMV 中 `find_template()` 函数的两种模板匹配方式。
`image.TEMPLATE_MATCHING` 是基于平方差匹配法(Sum of Squared Differences,SSD)的模板匹配方式。该方法计算待匹配区域与模板图像的像素值差的平方和,找到最小差值的位置作为匹配结果。这种方法简单易懂,但对光照变化和噪声干扰比较敏感。
`image.CORRELATION_COEFFICIENT_MATCHING` 是基于相关系数匹配法的模板匹配方式。该方法计算待匹配区域与模板图像的相关系数,找到最大相关系数的位置作为匹配结果。这种方法对光照变化和噪声干扰的影响较小,但计算复杂度较高。
在使用 `find_template()` 函数时,可以根据实际情况选择合适的匹配方式。如果场景中光照变化和噪声较小,可以使用基于相关系数的匹配方式;如果场景中光照变化和噪声较大,可以使用基于平方差的匹配方式。
相关问题
skimage.template_matching举例
下面是使用 scikit-image 的 `skimage.template_matching` 模块进行模板匹配的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data
from skimage.feature import match_template
# 加载原始图像和模板图像
image = data.camera()
template = image[320:420, 140:240]
# 进行模板匹配
result = match_template(image, template)
# 获取匹配结果的位置
ij = np.unravel_index(np.argmax(result), result.shape)
x, y = ij[::-1]
# 显示原始图像、模板图像和匹配结果
fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(ncols=3, figsize=(8, 3))
ax1.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
ax1.set_axis_off()
ax1.set_title('Input image')
ax2.imshow(template, cmap=plt.cm.gray)
ax2.set_axis_off()
ax2.set_title('Template')
ax3.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
ax3.set_axis_off()
ax3.set_title('Matched result')
# 绘制矩形框显示匹配位置
h, w = template.shape
rect = plt.Rectangle((x, y), w, h, edgecolor='r', facecolor='none')
ax3.add_patch(rect)
plt.show()
```
在上面的示例中,我们使用 `data.camera()` 加载了一个示例图像作为原始图像,并从原始图像中提取了一个区域作为模板图像。然后,我们使用 `match_template` 函数进行模板匹配,得到匹配结果。接下来,我们找到匹配结果中最大值的位置,并将其显示在原始图像上,同时绘制一个红色的矩形框来表示匹配位置。
请确保先安装 scikit-image 库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install scikit-image
```
这只是 scikit-image 的模板匹配的基本用法示例,更多高级功能和用法可以参考 scikit-image 的文档或示例代码。
fastest_image_pattern_matching shape_based_matching
最快的图像模式匹配算法可能就是基于形状的匹配(shape-based matching)了。这种算法的基本思路是先用特征提取算法将图像中的物体特征提取出来,比如轮廓、边缘、角点等等,然后求出各个特征之间的相对位置关系和大小关系,从而得到该物体的特征描述子。接着,对于任意一张原始图像,也可以用相同的特征提取算法得到它的物体特征描述子,然后就可以通过比较两个物体特征描述子的相似程度,来判断它们是否匹配。
相比于基于像素的匹配算法,基于形状的匹配算法具有更强的鲁棒性和适用性,因为它能够有效地处理物体旋转、缩放、变形、遮挡以及光照变化等问题。而且在对大规模图像数据库进行查询时,基于形状的匹配算法也能够达到较高的检索精度和速度。
不过,需要注意的是,基于形状的匹配算法也存在一些问题,比如可能会出现误匹配和漏匹配的情况,因为不同物体可能具有相似的形状特征。此外,基于形状的匹配算法的运算复杂度也相对较高,需要消耗较多的计算资源。