Java+opencv3.2.0实现模板匹配

时间:2021-11-13 05:09:17

模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术。

函数:imgproc.matchtemplate(mat image, mat templ, mat result, int method)

参数说明:

image:源图像
templ:模板图像
result:比较结果
method:匹配算法

匹配算法:

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。
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。
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。
tm_sqdiff_normed 归一化平方差匹配法。
tm_ccorr_normed 归一化相关匹配法。
tm_ccoeff_normed 归一化相关系数匹配法。

示例代码:

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public static void main(string[] args)
  {
    // todo auto-generated method stub
    system.loadlibrary(core.native_library_name);
 
    mat g_tem = imgcodecs.imread("f:\\mould.jpg");
    mat g_src = imgcodecs.imread("f:\\source.jpg");
 
    int result_rows = g_src.rows() - g_tem.rows() + 1;
    int result_cols = g_src.cols() - g_tem.cols() + 1;
    mat g_result = new mat(result_rows, result_cols, cvtype.cv_32fc1);
    imgproc.matchtemplate(g_src, g_tem, g_result, imgproc.tm_ccorr_normed); // 归一化平方差匹配法
    // imgproc.matchtemplate(g_src, g_tem, g_result,
    // imgproc.tm_ccoeff_normed); // 归一化相关系数匹配法
 
    // imgproc.matchtemplate(g_src, g_tem, g_result, imgproc.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。
 
    // imgproc.matchtemplate(g_src, g_tem, g_result, imgproc.tm_ccorr); //
    // 相关匹配法
 
    // imgproc.matchtemplate(g_src, g_tem, g_result,imgproc.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。
 
    // imgproc.matchtemplate(g_src, g_tem,g_result,imgproc.tm_ccorr_normed);
    // // 归一化相关匹配法
    core.normalize(g_result, g_result, 0, 1, core.norm_minmax, -1, new mat());
    point matchlocation = new point();
    minmaxlocresult mmlr = core.minmaxloc(g_result);
 
    matchlocation = mmlr.maxloc; // 此处使用maxloc还是minloc取决于使用的匹配算法
    imgproc.rectangle(g_src, matchlocation,
        new point(matchlocation.x + g_tem.cols(), matchlocation.y + g_tem.rows()),
        new scalar(0, 0, 0, 0));
 
    imgcodecs.imwrite("f:\\match.jpg", g_src);
    }

源图像:

Java+opencv3.2.0实现模板匹配

模板图像:

Java+opencv3.2.0实现模板匹配

匹配结果:

Java+opencv3.2.0实现模板匹配

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:http://blog.csdn.net/m1109048058/article/details/78583309