基於金字塔的模板匹配演算法 python

2021-10-11 01:58:07 字數 2564 閱讀 2849

今天完成了機器視覺的課程作業-基於金字塔的模板匹配演算法,就順便記錄一下。本次作業我是通過python+opencv來完成的。這個作業就是乙個模板匹配演算法的基礎上加乙個金字塔的模型來減少計算量,所謂金字塔就是對進行向下取樣,每向下取樣一次,影象就縮小一半,由此減少了計算的量。

原圖和模板圖:

)#轉化為灰度圖

source_img = cv2.cvtcolor(source_img, code=cv2.color_rgb2gray)

#(576, 704)

template_img = cv2.cvtcolor(template_img, code=cv2.color_rgb2gray)

#(59, 205)

""" cv2.namedwindow("source_img")

cv2.namedwindow("template_img")

cv2.imshow("source_img", source_img)

cv2.imshow("template_img", template_img)

cv2.waitkey(0)

cv2.destroywindow("source_img")

cv2.destroywindow("template_img")

"""return source_img, template_img

defpyramid_down

(source_img, template_img, n)

:#金字塔進行向下取樣

for i in

range

(n):

source_img = cv2.pyrdown(source_img)

template_img = cv2.pyrdown(template_img)

""" cv2.namedwindow("source_img")

cv2.namedwindow("template_img")

cv2.imshow("source_img", source_img)

cv2.imshow("template_img", template_img)

cv2.waitkey(0)

cv2.destroywindow("source_img")

cv2.destroywindow("template_img")

"""return source_img, template_img

if __name__ ==

'__main__'

: source_img, template_img = get_img(

) n =

int(

input

("請輸入金字塔層數:"))

source_img1, template_img1 = pyramid_down(source_img, template_img, n)

h, w = template_img1.shape[:2

]"""

methods = ['cv2.tm_ccoeff', 'cv2.tm_ccoeff_normed', 'cv2.tm_ccorr',

'cv2.tm_ccorr_normed', 'cv2.tm_sqdiff', 'cv2.tm_sqdiff_normed']

"""res = cv2.matchtemplate(source_img1, template_img1,1)

min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minmaxloc(res)

#min_loc 目標位置的畫素位置

#print(min_loc)

#min_loc1 = (list(min_loc)[0] * 2 ^ n, list(min_loc)[1] * 2 ^ n)

#print(min_loc1)

bottom_right =

(list

(min_loc)[0

]+ w,

list

(min_loc)[0

]+ h)

cv2.rectangle(source_img1, min_loc, bottom_right,

255,2)

cv2.namedwindow(

"source_img1"

) cv2.imshow(

"source_img1"

, source_img1)

cv2.waitkey(0)

cv2.destroywindow(

"source_img"

)執行結果:

bezier逼近的金字塔演算法實現

其實berstein和lagrange間的差別很小,當利用lagrange進行線性插值時,每次使用的插值引數都是不同的,而berstein則剛好相反,berstein卻不要求曲線必過控制點,所以berstein的多項式是逼近方法而不是插值方法,所以實現和lagrange的差不多,只是更簡單些 說明 ...

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