Matlab HM模板匹配算法

模板匹配是一种计算机视觉领域的基础技术，主要用于在一幅图像中找出与给定模板相似的部分。Matlab中提供了一些内置的函数和工具箱来实现模板匹配算法，其中最常用的是corr2()函数和Image Processing Toolbox中的normxcorr2()函数。

corr2()函数：

corr2()函数用于计算两个矩阵之间的相关系数。在模板匹配中，我们可以将待匹配的图像和模板分别表示为矩阵A和矩阵B，然后使用corr2()函数计算它们之间的相关系数。corr2()函数返回的结果是一个标量，表示A和B之间的相似度。

示例代码：

A = imread('image.jpg');
B = imread('template.jpg');
C = corr2(A,B);

在这个示例中，我们使用imread()函数读取了两幅图像A和B，然后使用corr2()函数计算它们之间的相关系数。最后，我们将结果存储在变量C中。

normxcorr2()函数：

normxcorr2()函数是Image Processing Toolbox中的一个函数，用于计算两个图像之间的归一化互相关系数。在模板匹配中，我们可以将待匹配的图像和模板分别表示为图像I和图像T。然后，使用normxcorr2()函数计算I和T之间的归一化互相关系数，得到一个与I大小相同的矩阵，其中每个元素表示I中对应位置与T的匹配度。

示例代码：

I = imread('image.jpg');
T = imread('template.jpg');
C = normxcorr2(T,I);

在这个示例中，我们使用imread()函数读取了两幅图像I和T，然后使用normxcorr2()函数计算I和T之间的归一化互相关系数。最后，我们将结果存储在变量C中。