ncc template matching_
时间: 2023-05-15 08:01:59 浏览: 85
NCC模板匹配是一种基于归一化互相关的模板匹配方法。它是一种常用的计算机视觉算法,用于在图像中查找与给定模板相匹配的位置。NCC模板匹配可以用于人脸识别、手写数字识别、图像跟踪、运动检测等方面。
NCC模板匹配的原理是将模板图像与待匹配图像进行归一化互相关运算,找到使相关值最大的位置,即为模板在待匹配图像中的位置。该算法的优点是对图像灰度变化和缩放具有较高的鲁棒性,因此在实际应用中能够取得不错的匹配效果。
在实际应用中,NCC模板匹配需要选择合适的阈值来确定匹配结果,以避免误匹配和漏匹配,需要给定一定的匹配模板进行匹配,因此对于复杂场景的图像匹配效果会受到一定的影响。在解决这些问题的同时,NCC模板匹配还需要考虑算法的实时性和鲁棒性,以满足在特定应用场景下的需要。
总之,NCC模板匹配是一种简单、高效、鲁棒性较强的图像匹配方法,它在视觉检测和识别领域中有着广泛的应用前景。
相关问题
g_UQS_app_NCC_callback_num_u16 = (u16)sizeof(UQS_app_NCC_event_callback_uta) / \ (u16)sizeof(struct UQS_app_NCC_event_process_t);是什么意思
这行代码的作用是将UQS_app_NCC_event_callback_uta的大小除以UQS_app_NCC_event_process_t的大小,然后将结果强制转换为16位无符号整数(u16)。这样做的目的是计算UQS_app_NCC_event_callback_uta中包含多少个UQS_app_NCC_event_process_t结构体,以便在后续代码中使用。
解释def NCC(img1,img2,avg_img1,avg_img2,disparity,NCC_value,deeps, threshold,max_d, min_rows, max_rows): #设立阈值 ncc_value = threshold if min_rows == 0: min_rows += 1 for i in range(3, max_rows - 3): for j in range(3, cols-3): if j < cols - max_d-3: max_d1 = max_d else: max_d1 = cols - j - 3 for d in range(4, max_d1):#减一防止越界 ncc1 = 0 ncc2 = 0 ncc3 = 0 for m in range(i-3, i+4): for n in range(j-3, j+4): ncc1 += (img2[m, n] - avg_img2[i, j])*(img1[m, n+d]-avg_img1[i, j+d]) ncc2 += (img2[m, n] - avg_img2[i, j])*(img2[m, n] - avg_img2[i, j]) ncc3 += (img1[m, n+d]-avg_img1[i, j+d])*(img1[m, n+d]-avg_img1[i, j+d]) ncc_b = math.sqrt(ncc2*ncc3) ncc_p_d = 0 if ncc_b != 0: ncc_p_d = ncc1/(ncc_b) if ncc_p_d > ncc_value: ncc_value = ncc_p_d disparity[i, j] = d NCC_value[i ,j] = ncc_p_d ncc_value = threshold print("iter{0}".format(i))
这段代码是一个用于计算图像间归一化互相关系数(Normalized Cross-Correlation Coefficient,NCC)的函数。函数的输入参数包括两张图像(`img1`和`img2`)、图像的平均值(`avg_img1`和`avg_img2`)、视差图(`disparity`)、NCC值(`NCC_value`)、迭代深度(`deeps`)、阈值(`threshold`)、最大视差值(`max_d`)、最小行数(`min_rows`)和最大行数(`max_rows`)。
函数通过嵌套的循环遍历每个像素点,计算其NCC值。首先,根据条件判断,确定最大视差值(`max_d1`)。然后,在视差范围内,通过两层嵌套的循环遍历一个7x7的窗口,分别计算互相关系数的三个分子项(`ncc1`、`ncc2`和`ncc3`)。接下来,计算归一化互相关系数的分母项,并进行平方根运算得到 `ncc_b`。然后,通过除法计算归一化互相关系数 `ncc_p_d`。如果 `ncc_p_d` 大于阈值 `ncc_value`,则更新最大的 `ncc_p_d` 值、视差图和NCC值。最后,将阈值重置为初始值。
函数的输出是更新后的视差图和NCC值。在循环的每次迭代中,会打印出当前的迭代次数。
请注意,这只是代码片段的一部分,可能还有其他相关的代码在外部定义。