C++用OpenCV实现多目标边缘模板匹配算法

多目标边缘模板匹配算法可以通过对多个目标模板进行匹配来实现。下面是使用C++和OpenCV实现多目标边缘模板匹配算法的代码：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 加载原始图像和目标模板图像
    Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    vector<Mat> templates = {imread("template1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE), imread("template2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE), imread("template3.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;

    // 对每个目标模板进行匹配
    for (int i = 0; i < templates.size(); i++)
    {
        // 使用matchTemplate函数进行匹配
        Mat result;
        matchTemplate(sobel, templates[i], 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 + templates[i].cols, maxLoc.y + templates[i].rows), Scalar(255, 0, 0), 2);
    }

    // 显示结果
    imshow("image", img);
    waitKey(0);
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

在代码中，我们将所有目标模板保存在一个vector中，并对每个目标模板进行匹配。最后，将匹配的结果绘制在原始图像上。