目標檢測問題中，利用模板匹配的方法，需要利用模板影象塊和待檢測影象塊進行各種方法的匹配，找到待檢測的物件。因為模板影象和待檢測影象在獲取的時候，總會有一定的位移，怎樣定位到待檢測影象中的目標影象塊？這裡用到定位核。在一幅影象中，定位核與目標影象塊之間的相對距離是固定的，找到定位核，就能找到目標影象塊。問題轉化為怎樣在待檢測影象中找到定位核？定位核尋找也利用影象匹配的方法。怎樣匹配到定位核？這裡就用到模板匹配的方法。
下面記錄一下在opencv中實現定位核匹配用到的函式的使用方法和該過程實現的原理。當然，目標檢測的方法不僅僅侷限於模板匹配，模板匹配的方法也不僅僅侷限於下面提到的函式。
1 模板匹配的侷限性：匹配目標發生旋轉或大小變化，基本上演算法是失效的，怎麼處理？
1 matchtemplate()
void cv::matchtemplate (
inputarray image,
inputarray templ,
outputarray result,
int method,
inputarray mask = noarray()
)
2 normalize()
void cv::normalize (
inputarray src,
inputoutputarray dst,
double alpha = 1,
double beta = 0,
int norm_type = norm_l2,
int dtype = -1,
inputarray mask = noarray()
)
3 minmaxloc()
void cv::minmaxloc (
inputarray src,
double * minval,
double * maxval = 0,
point * minloc = 0,
point * maxloc = 0,
inputarray mask = noarray()
)
根據模板匹配的演算法不同，評判匹配的好壞也不同，有些需要最大值及對應位置，有些需要最小值及對應位置
根據匹配結果就可以定位目標
形象化的可以使用rectangle()繪出矩形bb
OpenCV模板匹配
include include opencv2 opencv.hpp using namespace std using namespace cv int main int argc,char argv load reference image img imread argv 1 always ch...
opencv模板匹配
模板匹配是一種用於在源影象s中尋找定位給定目標影象t 即模板影象 的技術。其原理很簡單，就是通過一些相似度準則來衡量兩個影象塊之間的相似度similarity s,t 2.用途 模板匹配方法常用於一些平面影象處理中，例如印刷中的數字 工業零器件等小尺寸目標影象識別分類。3.方法 模板匹配中，源影象和...
模板匹配opencv
模板匹配，就是在一幅影象中尋找另一幅模板影象最匹配 也就是最相似 的部分的技術。說的有點抽象，下面給個例子說明就很明白了。在上面這幅全明星照中，我們想找出姚明頭像的位置，並把它標記出來，可以做到嗎？可以，這就是模板匹配的要做的事情。其實模板匹配實現的思想也是很簡單很暴力的，就是拿著模板 姚明頭像 在...