NCC图像匹配算法C++代码
时间: 2024-06-13 21:01:33 浏览: 20
NCC(Normalized Cross Correlation)图像匹配算法是一种常用的图像匹配方法,它可以在两幅图像中匹配出相似的区域,具体实现方式是通过计算两幅图像的归一化互相关函数(Normalized Cross-Correlation),得到匹配区域的相似度。
以下是NCC图像匹配算法的基本流程:
1. 对待匹配的两幅图像进行预处理,如灰度化、降噪等操作。
2. 在其中一幅图像上选择一个目标区域,通常是一个特征点或者一个物体。
3. 在另一幅图像中搜索与目标区域最相似的区域,通常使用滑动窗口的方式进行搜索。
4. 计算两个区域的归一化互相关函数,得到它们之间的相似度,相似度越高则表示匹配效果越好。
5. 重复步骤3和4,直到找到最佳匹配区域。
下面是一个简单的NCC图像匹配算法的C++实现代码,仅供参考:
```
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat img1 = imread("image1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat img2 = imread("image2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
// 预处理:灰度化、归一化
Mat norm_img1, norm_img2;
normalize(img1, norm_img1, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8U);
normalize(img2, norm_img2, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8U);
// 选择目标区域
Rect roi(100, 100, 50, 50);
Mat target = norm_img1(roi);
// 搜索最佳匹配
double max_sim = 0;
Point max_loc;
for (int y = 0; y < norm_img2.rows - roi.height; y++) {
for (int x = 0; x < norm_img2.cols - roi.width; x++) {
Mat search = norm_img2(Rect(x, y, roi.width, roi.height));
Scalar sim = mean(target.mul(search)) / sqrt(mean(target.mul(target))) / sqrt(mean(search.mul(search)));
if (sim > max_sim) {
max_sim = sim;
max_loc = Point(x, y);
}
}
}
// 显示结果
rectangle(img1, roi, Scalar(255), 1);
rectangle(img2, Rect(max_loc.x, max_loc.y, roi.width, roi.height), Scalar(255), 1);
imshow("img1", img1);
imshow("img2", img2);
waitKey(0);
return 0;
}
```