定義：首先，需要製作模板，將模板以一定角度旋轉，製作 0°~360°的各個方向的模板，模板影象 t 從目標影象的原點處每次移動乙個畫素，直到匹配分數達到最低要求找到目標物體。
在定義相似度量之前，先作如下定義：目標物體的模板定義為點集
以及這些點對應的方向向量
n 為模板上的畫素點數。方向向量的獲取可以通過邊緣提取方法獲得。
從一張影象中想要製作乙個模板，只要是包含目標物體的任意感興趣區域都可以作為模板。為了使得後面的操作更方便，將座標ip 定義為相對於影象中所有點重心的相對座標，可以通過 opencv 中 cvmoments 函式可以求取影象重心
2.3.1 貪心演算法提前終止搜尋策略
一種提速的方法是對模板和影象進行二次抽樣，因為通常模板都非常大，首先在金字塔最高層進行匹配，匹配之後獲取的是模板的大概位置，有了這個大概的位置之後，然後使用下一層金字塔的點集進行匹配，獲得更精確一些的位姿。雖然這樣可以降低演算法的複雜度，但是因為模板和影象二次抽樣之後容易出現鋸齒效應，那麼影象中的有些例項就可能被忽略，如果使用二次抽樣的方法必須使用平滑演算法對影象進行平滑操作。而且影象直接縮小兩倍以上的效果不如每次縮小兩倍進行多次縮小的效果好。影象金字塔就是模板和影象多次縮小兩倍的一種資料結構。影象金字塔每多一層，解析度下降一半，解析度高的影象中的四個畫素的灰度值均值形成上面一層的乙個畫素
原影象建立影象金字塔的速度是很關鍵的乙個指標。一般採用的是 2x2 均
值濾波器進行對影象的平滑，是建立影象金字塔的首選。也有用高斯濾波器的，但是需要注意高斯濾波器的尺寸須為偶數，因為如果是奇數容易造成影象金字塔的平移現象。所以高斯濾波器的尺寸最小為 4x4 ，這樣就會又增加了金字塔的構造時間。而且較大的濾波器有頻率響應的現象， 2x2 均值濾波器並沒有這種情況，如圖 2-4 所示。 金字塔層數每增加一層，解析度降低一半，模板點和影象中的點都減少 4倍，那麼整體提速就是 4x4 =16倍。如果金字塔的層數是 4 層，那麼在最頂層的匹配速度是在原始影象中匹配的速度的 4096 倍。採用如下的搜尋策略，首先在最頂層找到大概的位姿，進行一次完整的匹配。然後逐層向下確定下一層中的位姿，最後在原始影象中找到精確位姿。向下一層對映的時候只要把上一層搜尋得到的座標乘二。因為有可能上一層得到的位姿的不確定，所以在下一層搜素的時候應該是在上一層位姿的乙個區域，可以假設這個區域的大小為 5x5的矩陣[40]。
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