模板匹配

我们知道通过 Bolb 分析能够提取到目标，但是有时候 Blob 分析处理并不能够处理所以图像

这里就提到了模板匹配的算法。

模板匹配指的就是通过模板图像，在原图中去搜素，找到与模板相似的部分

不同的图像特征和检测环境，就需要多种模板匹配的算法

基于灰度值的模板匹配

这种算法的根本思想是，计算模板图像与检测图像之间的像素灰度差值的绝对值综总和（SAD 方法）

或者平方差总和（SSD 方法）。

原理是:首先选择一块 ROI(感兴趣区域)作为模板图像,生成基于灰度值的模板;然后

将检测图像与模板图像进行粗匹配,在检测图像与模板图像中任选一点,采取隔点搜索的方式计算二者灰

度的相似性,这样粗匹配一遍得到粗相关点;接下来进行精匹配,将得到的粗相关点作为中心点,用最小二

乘法寻找二者之间的最优匹配点。

注意：只有针对极少数的简单图像，才会考虑基于灰度值的匹配

1.创建模板：create_template()

2.寻找模板：best_match()

3.释放模板：clear_template()

应用场合：定位对象内部的灰度值没有大的变化，没有缺失部分，没有干扰图像和噪声的场合。

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基于相关性的模板匹配

NCC 是一种基于统计学计算两组样本数据相关性的算法，其取值范围为[-1, 1]之间，而对图像来说，每个

像素点都可以看出是 RGB 数值，这样整幅图像就可以看成是一个样本数据的集合，如果它有一个子集与另

外一个样本数据相互匹配则它的 ncc 值为 1，表示相关性很高，如果是-1 则表示完全不相关，基于这个原

理，实现图像基于模板匹配识别算法，其也是基于灰度特征的匹配，但该方法速度快，适应线性光照变化。

该方法不但能适应光照变化，对小范围的遮挡和缺失也同样适用，同时还适用于聚焦不清的，大量纹理图

像和形状变形，因此在实际工程中应用比较广泛。但是，该方法也有其局限性，如果与参考图像相比，检

测图像的位移、旋转或者缩放比较大，可能会导致匹配失败。

注意：一般应在检测图像中指定匹配区域，然后再该区域中进行搜索

1.创建模板：create_ncc_model()

2.寻找模板：find_ncc_model()

3.释放模板：clear_ncc_model()

应用场合：搜索对象有轻微的变形，大量的纹理，图像模糊等场合，速度快，精度低。

基于形状的模板匹配

该方法使用边缘特征定位物体，对于很多干扰因素不敏感，如光照和图像的灰度变化，甚至可以支持局部

边缘缺失、杂乱场景、噪声、失焦和轻微形变的模型。更进一步说，它甚至可以支持多个模板同步进行搜

索。但是，在搜索过程中，如果目标图像发生大的旋转或缩放，则会影响搜索的结果，因此不适用于旋转

和缩放比较大的情况。

应用场合：定位对象内部的灰度值可以有变化，但对象轮廓一定要清晰平滑。

1.创建形状模型：create_shape_model()

2.寻找形状模型：find_shpae_model()

3.释放形状模型：clear_shape_model()

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