c++ 加速实现NCC模板匹配

对于大尺寸图像和模板，NCC模板匹配算法的计算量较大，速度较慢。为了加速NCC模板匹配算法，可以使用以下两种方法：

1. 傅里叶变换加速

对于大尺寸图像和模板，可以使用傅里叶变换来加速NCC模板匹配。具体步骤如下：

- 对图像和模板进行傅里叶变换
- 对傅里叶变换后的图像和模板进行点乘
- 对点乘的结果进行傅里叶逆变换
- 找到傅里叶逆变换后的结果中的最大值位置，即为匹配位置

以下是使用 OpenCV 库实现傅里叶变换加速的代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat img = imread("search.jpg");  // 读取搜索图像
    Mat tpl = imread("template.jpg");  // 读取模板图像

    Mat img_gray, tpl_gray;
    cvtColor(img, img_gray, COLOR_BGR2GRAY);  // 转换为灰度图像
    cvtColor(tpl, tpl_gray, COLOR_BGR2GRAY);

    Mat img_fft, tpl_fft;
    dft(img_gray, img_fft, DFT_COMPLEX_OUTPUT);  // 对搜索图像进行傅里叶变换
    dft(tpl_gray, tpl_fft, DFT_COMPLEX_OUTPUT);  // 对模板图像进行傅里叶变换

    Mat img_tpl_mul;
    mulSpectrums(img_fft, tpl_fft, img_tpl_mul, 0, true);  // 对傅里叶变换后的搜索图像和模板图像进行点乘

    Mat img_tpl_mul_ifft;
    idft(img_tpl_mul, img_tpl_mul_ifft, DFT_SCALE | DFT_REAL_OUTPUT);  // 对点乘的结果进行傅里叶逆变换

    double minVal, maxVal;
    Point minLoc, maxLoc;
    minMaxLoc(img_tpl_mul_ifft, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc);  // 找到傅里叶逆变换后的结果中的最大值位置

    cout << "最大匹配值：" << maxVal << endl;

    rectangle(img, maxLoc, Point(maxLoc.x + tpl.cols, maxLoc.y + tpl.rows), Scalar(0, 0, 255), 2);  // 在搜索图像中标记匹配位置
    imshow("result", img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

2. 移动平均加速

移动平均是一种常用的信号处理技术，可以平滑信号并降低噪声。在NCC模板匹配算法中，可以使用移动平均来减少计算量并加速匹配过程。

具体步骤如下：

- 对搜索图像和模板进行移动平均
- 对移动平均后的搜索图像和模板进行NCC模板匹配

以下是使用 OpenCV 库实现移动平均加速的代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat img = imread("search.jpg");  // 读取搜索图像
    Mat tpl = imread("template.jpg");  // 读取模板图像

    Mat img_gray, tpl_gray;
    cvtColor(img, img_gray, COLOR_BGR2GRAY);  // 转换为灰度图像
    cvtColor(tpl, tpl_gray, COLOR_BGR2GRAY);

    Mat img_avg, tpl_avg;
    blur(img_gray, img_avg, Size(3, 3));  // 对搜索图像进行移动平均
    blur(tpl_gray, tpl_avg, Size(3, 3));  // 对模板图像进行移动平均

    Mat res;
    matchTemplate(img_avg, tpl_avg, res, TM_CCORR_NORMED);  // 对移动平均后的搜索图像和模板图像进行NCC模板匹配

    double minVal, maxVal;
    Point minLoc, maxLoc;
    minMaxLoc(res, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc);

    cout << "最大匹配值：" << maxVal << endl;

    rectangle(img, maxLoc, Point(maxLoc.x + tpl.cols, maxLoc.y + tpl.rows), Scalar(0, 0, 255), 2);  // 在搜索图像中标记匹配位置
    imshow("result", img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

以上是两种加速NCC模板匹配算法的方法，根据实际情况选择合适的方法可以有效地提高匹配速度和准确度。