템플릿 매칭은 한 이미지의 가장 일치하는 (유사한) 부분을 다른 이미지와 찾는 기술입니다.
함수 : imgproc.matchTemplate (매트 이미지, 매트 템플, 매트 결과, int 메소드)
매개 변수 설명 :
이미지 : 소스 이미지
템플 : 템플릿 이미지
결과 : 결과를 비교하십시오
방법 : 일치 알고리즘
일치 알고리즘 :
TM_SQDIFF 제곱 차이 매칭 방법 :이 방법은 제곱 차이를 사용하여 일치합니다. 최고 일치 값은 0입니다. 경기가 좋지 않아 일치 값이 커집니다.
TM_CCORR 상관 관계 매칭 방법 :이 방법은 곱셈 작업을 사용합니다. 값이 클수록 일치하는 정도가 좋습니다.
tm_ccoeff 상관 계수 일치 방법 : 1은 완벽한 일치를 나타냅니다. -1은 최악의 경기를 나타냅니다.
TM_SQDIFF_NORMED 정규화 된 제곱 차이 매칭 방법.
tm_ccorr_normed 정규화 된 상관 관계 매칭 방법.
tm_ccoeff_normed 정규화 된 상관 계수 일치 방법.
샘플 코드 :
public static void main (string [] args) {// todo 자동 조성 메소드 스터브 시스템 .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); // 정규화 된 제곱 분산 일치 방법 // imgproc.matchtemplate (g_src, g_tem, g_result, // imgproc.tm_ccoeff_normed); // 정규화 된 상관 계수 일치 방법 // imgproc.matchtemplate (g_src, g_tem, g_result, imgproc.tm_ccoeff); // // // 상관 계수 일치 방법 : 1은 완벽한 일치를 나타냅니다. -1은 최악의 경기를 나타냅니다. // imgproc.matchTemplate (g_src, g_tem, g_result, imgproc.tm_ccorr); // 관련 일치 방법 // imgproc.matchtemplate (g_src, g_tem, g_result, imgproc.tm_sqdiff); // // 제곱 분산 일치 방법 :이 메소드는 제곱 분산을 사용하여 일치합니다. 최고 일치 값은 0입니다. 경기가 좋지 않아 일치 값이 커집니다. // imgproc.matchTemplate (g_src, g_tem, g_result, imgproc.tm_ccorr_normed); // // 정규화 된 상관 관계 일치 메소드 Core.normanize (g_result, g_result, 0, 1, core.norm_minmax, -1, new mat ()); Point matchlocation = new Point (); minmaxlocresult mmmlr = core.minmaxloc (g_result); matchlocation = mmmlr.maxloc; // 여기에서 maxloc을 사용할지 여부는 ImgProc.rectangle을 사용한 일치 알고리즘 (g_src, matchlocation, new Point (matchlocation.x + g_tem.cols (), matchlocation.y + g_tem.rows ()), new scalar (0, 0, 0, 0)에 따라 다릅니다. imgcodecs.imwrite ( "f : //match.jpg", g_src); } 소스 이미지 :
템플릿 이미지 :
일치 결과 :
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