【图像算法】模板匹配

图像算法：模板匹配

SkySeraph Mar 29th 2011  HQU

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Latest Modified Date：Mar 29th 2011 HQU

一 工具：VC6.0+OpenCV1.0

     语言：CPP

二 原理：

   1 函数 cvMatchTemplate

    //功能：比较模板和重叠的图像区域
    //原型：void cvMatchTemplate(
     const CvArr* image, 　　//欲搜索的图像。它应该是单通道、8-比特或32-比特 浮点数图像
     const CvArr* templ,　　//搜索模板，不能大于输入图像，且与输入图像具有一样的数据类型
     CvArr* result, 　　　　//比较结果的映射图像。单通道、32-比特浮点数.
         　　　　　　　　　　　　若图像是W×H而templ是w×h，则result一定是(W-w+1）×(H-h+1）
     int method　　　　　　//CV_TM_SQDIFF、CV_TM_SQDIFF_NORMED、CV_TM_CCORR、
        　　　　　　　　　　　　CV_TM_CCORR_NORMED、CV_TM_CCOEFF、CV_TM_CCOEFF_NORMED
     );
    //说明：

　　关于参数result[2]：
    　　 含义：依次计算模板与待测图片的重叠区域的相似度，result图像中的每一个点的值代表了一次相似度比较结果
     　　尺寸：横向比较W-w+1次，纵向比较H-h+1次
    　　 获取最佳匹配区域：
     　　　　 使用函数cvMinMaxLoc提取最大值（相似度最高）以及最大值的位置
      　　　　rect=cvRect(max_loc.x,max_loc.y,tmp->width,tmp->height);

　　　　　　rect表示的矩形区域即是最佳的匹配区域
　　关于参数 method：

　　　　　　CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法：该方法采用平方差来进行匹配；最好的匹配值为0；匹配越差，匹配值越大。
　　　　　　CV_TM_CCORR 相关匹配法：该方法采用乘法操作；数值越大表明匹配程度越好。
　　　　　　CV_TM_CCOEFF 相关系数匹配法：1表示完美的匹配；-1表示最差的匹配。
　　　　　　CV_TM_SQDIFF_NORMED 归一化平方差匹配法
　　　　　　CV_TM_CCORR_NORMED 归一化相关匹配法
　　　　　　CV_TM_CCOEFF_NORMED 归一化相关系数匹配法
2  函数：cvMinMaxLoc

    /*-----------------cvMinMaxLoc------------------//
    //功能：查找数组和子数组的全局最小值和最大值
    //函数：
    void cvMinMaxLoc(
     const CvArr* arr, //输入数组， 单通道或者设置了 COI 的多通道
     double* min_val, //指向返回的最小值的指针
     double* max_val,//指向返回的最大值的指针
     CvPoint* min_loc=NULL, //指向返回的最小值的位置指针
     CvPoint* max_loc=NULL, //指向返回的最大值的位置指针
     const CvArr* mask=NULL//选择一个子数组的操作掩模
     );
    //----------------------------------------------*/

三 源码(完整)：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99

/*===============================================// 功能：Template Matching with OpenCV 时间：3/22/2011 SkySeraph HQU //===============================================*/ #include "iostream" using namespace std; #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "math.h" #pragma comment(lib,"highgui.lib") #pragma comment(lib,"cv.lib") #pragma comment(lib,"cvaux.lib") #pragma comment(lib,"cxcore.lib") const char* filename1 = "D:\\My Documents\\My Pictures\\Images\\归一化.bmp"; const char* filename2 = "D:\\My Documents\\My Pictures\\Images\\归一化模板.bmp"; /*=============================================*/ int main( int argc, char** argv ) {     IplImage    *img;     IplImage    *tpl;     IplImage    *res;     CvPoint     minloc, maxloc;     double      minval, maxval;     int         img_width, img_height;     int         tpl_width, tpl_height;     int         res_width, res_height;     img = cvLoadImage( filename1, CV_LOAD_IMAGE_COLOR );     tpl = cvLoadImage( filename2, CV_LOAD_IMAGE_COLOR );     if( tpl == 0 )     {         fprintf( stderr, "Cannot load file %s!\n", argv[2] );         return 1;     }     cvNamedWindow( "src", CV_WINDOW_AUTOSIZE );     cvShowImage( "src", img );     cvNamedWindow( "template", CV_WINDOW_AUTOSIZE );     cvShowImage( "template", tpl );     /* get image's properties */     img_width  = img->width;     img_height = img->height;     tpl_width  = tpl->width;     tpl_height = tpl->height;     res_width  = img_width - tpl_width + 1;     res_height = img_height - tpl_height + 1;     /* create new image for template matching computation */     res = cvCreateImage( cvSize( res_width, res_height ), IPL_DEPTH_32F, 1 );     /* choose template matching method to be used */      cvMatchTemplate( img, tpl, res, CV_TM_CCORR_NORMED );     /*cvMatchTemplate( img, tpl, res, CV_TM_SQDIFF_NORMED );     cvMatchTemplate( img, tpl, res, CV_TM_CCORR );     cvMatchTemplate( img, tpl, res, CV_TM_SQDIFF );     cvMatchTemplate( img, tpl, res, CV_TM_CCOEFF );     cvMatchTemplate( img, tpl, res, CV_TM_CCOEFF_NORMED );*/     cvNamedWindow( "res", CV_WINDOW_AUTOSIZE );     cvShowImage( "res", res );     cvMinMaxLoc( res, &minval, &maxval, &minloc, &maxloc, 0 );     /* draw red rectangle */     /*cvRectangle( img,                  cvPoint( minloc.x, minloc.y ),                  cvPoint( minloc.x + tpl_width, minloc.y + tpl_height ),                  cvScalar( 0, 0, 255, 0 ), 1, 0, 0 );*/     CvPoint pt1;     CvPoint pt2;     CvRect rect;     rect=cvRect(maxloc.x,maxloc.y,tpl->width,tpl->height);//最佳的匹配区域     pt1=cvPoint(rect.x,rect.y);     pt2=cvPoint(rect.x+rect.width,rect.y+rect.height);     cvRectangle( img,pt1, pt2, cvScalar(0,0,255),1, 8, 0 );     /* display images */     cvNamedWindow( "reference", CV_WINDOW_AUTOSIZE );     cvShowImage( "reference", img );     /* wait until user press a key to exit */     cvWaitKey( 0 );     /* free memory */     cvDestroyWindow( "reference" );     cvDestroyWindow( "template" );     cvReleaseImage( &img );     cvReleaseImage( &tpl );     cvReleaseImage( &res );     return 0; }

四 效果：

五 参考：

[1]    http:///template-matching-in-opencv-with-example.html
[2] http://www./Article/show.asp?id=135

六 其它：
平台：　http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/03/29/1998492.html
        　http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/03/29/1998536.html

Author:         SKySeraph

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