模板匹配算法的c++代码怎么实现?
时间: 2023-03-14 07:14:07 浏览: 80
模板匹配算法的 C 代码实现需要使用某种类型的字符串比较函数来检查一个文本字符串是否匹配另一个模板字符串。实现这个功能的典型 C 代码可以是:int template_matching (char *text, char *pattern)
{
int text_length = strlen(text);
int pattern_length = strlen(pattern);
int i, j;
for (i=0; i <= text_length - pattern_length; i++)
{
for (j = 0; j < pattern_length; j++)
{
if (text[i+j] != pattern[j])
break;
}
if (j == pattern_length)
return i;
}
return -1;
}
相关问题
C++用OpenCV实现边缘模板匹配算法
下面是使用C++和OpenCV实现边缘模板匹配算法的代码:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
// 加载原始图像和模板图像
Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat templateImg = imread("template.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
// 使用Sobel算子进行边缘检测
Mat sobelX, sobelY;
Sobel(img, sobelX, CV_64F, 1, 0, 3);
Sobel(img, sobelY, CV_64F, 0, 1, 3);
Mat sobel = sobelX + sobelY;
// 使用matchTemplate函数进行匹配
Mat result;
matchTemplate(sobel, templateImg, result, TM_CCORR_NORMED);
// 找到匹配的位置
double minVal, maxVal;
Point minLoc, maxLoc;
minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc);
// 绘制矩形框
rectangle(img, maxLoc, Point(maxLoc.x + templateImg.cols, maxLoc.y + templateImg.rows), Scalar(255, 0, 0), 2);
// 显示结果
imshow("image", img);
waitKey(0);
destroyAllWindows();
return 0;
}
```
其中,Sobel函数用于进行边缘检测,matchTemplate函数用于进行模板匹配,minMaxLoc函数用于找到匹配的位置,rectangle函数用于绘制矩形框。在实现中,我们使用了CCORR_NORMED方法进行匹配。
c++OpenCV实现边缘模板匹配算法完整算法
下面是使用C++和OpenCV库实现边缘模板匹配算法的完整代码,注释中有详细的说明:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
// 加载原始图像和模板图像
Mat img = imread("image.jpg");
Mat temp = imread("template.jpg");
// 将模板图像转换为灰度图像
Mat temp_gray;
cvtColor(temp, temp_gray, COLOR_BGR2GRAY);
// 使用Canny边缘检测算法检测模板图像的边缘
Mat edges;
Canny(temp_gray, edges, 50, 200);
// 在原始图像中搜索与模板图像匹配的边缘
Mat result;
matchTemplate(img, edges, result, TM_CCOEFF_NORMED);
// 使用阈值来确定匹配结果的位置
double threshold = 0.8;
Mat locations;
findNonZero(result > threshold, locations);
// 在原始图像中绘制矩形框来标记匹配的位置
for (int i = 0; i < locations.total(); i++)
{
Point loc = locations.at<Point>(i);
rectangle(img, loc, Point(loc.x + temp.cols, loc.y + temp.rows), Scalar(0, 0, 255), 2);
}
// 显示结果
namedWindow("Result", WINDOW_NORMAL);
imshow("Result", img);
waitKey(0);
destroyAllWindows();
return 0;
}
```
需要注意的是,这段代码使用了C++11的`findNonZero`函数来获取匹配结果的位置,因此需要开启C++11支持。可以在编译指令中添加`-std=c++11`选项来开启C++11支持。例如,在Linux系统下可以使用以下命令编译代码:
```
g++ -std=c++11 main.cpp -o main `pkg-config --cflags --libs opencv4`
```