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2017-07-25T20:27:27+00:00
opencv_ex27_self-影像模板比對matchTemplate、歸一化函式normalize、自己抓取matchTemplate的結果找出相似度大於0.9實現單一模板的多項目比對
GITHUB: https://github.com/jash-git/CPP_opencv249_ex
影像模板比對matchTemplate
method：比較方法，有以下六種方法可選擇：
method=CV_TM_SQDIFF
method=CV_TM_SQDIFF_NORMED
method=CV_TM_CCORR
method=CV_TM_CCORR_NORMED
method=CV_TM_CCOEFF
method=CV_TM_CCOEFF_NORMED
當我們的參數為CV_TM_SQDIFF時，計算結果較小時相似度較高，當我們參數為CV_TM_CCORR、CV_TM_CCOEF時，計算結果較大時相似度較高。
備註:程式碼因為寫3導致要找接近1的數 -> >0.9 反之 如果寫0就要找接近0的數 -> <0.1
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#if defined(WIN32)
#define TIMEB _timeb
#define ftime _ftime
typedef __int64 TIME_T;
#else
#define TIMEB timeb
typedef long long TIME_T;
#endif
using namespace cv;
using namespace std;
void Pause()
{
printf("Press Enter key to continue...");
fgetc(stdin);
}
///多目标模板匹配-https://blog.csdn.net/abc8730866/article/details/68487029
int main()
{
Mat srcImg = imread("input.png");
if (!srcImg.data)
{
printf("could not load image...\n");
}
else
{
Mat tempImg = imread("temp.png");
//1.构建结果图像resultImg(注意大小和类型)
//如果原图(待搜索图像)尺寸为W x H, 而模版尺寸为 w x h, 则结果图像尺寸一定是(W-w+1)x(H-h+1)
//结果图像必须为单通道32位浮点型图像
int width = srcImg.cols - tempImg.cols + 1;
int height = srcImg.rows - tempImg.rows + 1;
Mat resultImg(Size(width, height), CV_32FC1);
//2.模版匹配
matchTemplate(srcImg, tempImg, resultImg, 3);
imshow("result", resultImg);
//3.正则化(归一化到0-1)
normalize(resultImg, resultImg, 0, 1, NORM_MINMAX, -1);
//4.遍历resultImg，给定筛选条件，筛选出前几个匹配位置
int tempX = 0;
int tempY = 0;
char prob[10] = { 0 };
//4.1遍历resultImg
for (int i = 0 ; i(i, j);
sprintf(prob, "%.2f", matchValue);
//4.3给定筛选条件
//条件1:概率值大于0.9
//条件2:任何选中的点在x方向和y方向上都要比上一个点大5(避免画边框重影的情况)
if (matchValue > 0.9&& abs(i-tempY)>5&&abs(j-tempX)>5)
{
//5.给筛选出的点画出边框和文字
rectangle(srcImg, Point(j,i), Point(j + tempImg.cols, i + tempImg.rows), Scalar(0, 255, 0), 1, 8);
putText(srcImg, prob, Point(j, i+100),CV_FONT_BLACK,1,Scalar(0,0,255),1);
printf("%s\n",prob);
tempX = j;
tempY = i;
}
}
}
imshow("srcImg", srcImg);
imshow("template", tempImg);
}
waitKey(0);
Pause();
return 0;
}
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