字符串匹配算法报告
课程设计报告题目:字符串匹配算法实测分析
课程名称:数据结构
专业班级:计科XX
学号:UXXXXX XX
姓名:FSH
指导教师:xxx
报告日期:2015.9.13
计算机科学与技术学院
数据结构课程组
2015年5月
题目字符串匹配算法实测分析
?设计目的:掌握线性结构中的字符串的物理存储结构与基本算法,通过查询阅读文献资料,拓广知识面以及培养学生科研能力。
?设计内容:结合教材上的字符串匹配算法,查询文献资料检索4种以上的有关精确匹配算法,掌握算法原理并实现。
?设计要求:
(1)查阅相关的文献资料,特别是留意年近些年发表的文献资料;
(2)要求对各种算法进行理论分析,同时也对实测结果进行统计分析。测试数据要求有一定规模,比如一本书或不少于50篇的中英文文献。
(3)要求界面整洁、美观,操作方便;
报告内容:
(一), 运行界面,及运行结果截图
(二),各算法的具体分析,包括起源,基本思路,实例分析,具体实现,和本算法代码。
(三),总程序源代码。
(四),课程设计心得
(一), 运行界面,运行结果说明:
运行代码显示界面:
对于S串可以手动输入字符串检索,也可以选择在计算机里建好的TXT文件,按任意键退出。
按2确认,键入一本书的TXT文件,运行如下
输入待搜索子串“史记”得到运行结果,各算法均返回子串在母串出现的位置
执行算法得运行结果,返回子串在母串所有出现位置。
结果显示运行时间用以统计时间效率:
另一段检索结果的时间截图结果显示如下:
(二),各算法的具体分析
一.穷举算法(Brute force)算法:
.
1.算法起源:
此算法思路简单,容易想到,没有确定的提出者‘
2.算法基本思想:
之所以成为穷举法,即如名字所言,逐个比较直至穷尽/结束,基本思路为:假设S 为母字符串,长度为lengthS,T为子字符串,长度为lengthT. 则从母串第i位元素(从第一位i=1元素开始)开始一次提取长度为lengthT的一串字符挨个与S字符串比较是否相等,若相等,则匹配成功并输出i ,然后在S上后移一位继续比较,直至比较完整个S.
sliding window:
3.案例分析:
假设母串S : edgoodbnbqgoodewuopimmxccaluhfui
子串T : goodboy
N= lengthS–length+1
) . . . . . .
(i! 字符不等,结束i; 4.算法具体实现: 字符串的物理存储实现—malloc函数申请空间返回unsigned char 型指针,线性结构; 设置参数: i, 用以表示检测位,范围为(1,N)用for循环语句判断是否遍历S字符串。其中N= lengthS–length+1 ; 辅助函数: Substring(S , i,n)作用为提取S字符串里从第i位起长度为n 的字符串,其返回值为unsigned char型指针。 Substring算法: status substring( string s,int pose ,intlen )// 子字符串提取函数substring;返回值为子str字符串 { unsigned char* sub; sub=malloc(10000*sizeof(unsigned char)); inti=strlen(s); int k=pose+len-1; if(i<0||pose>i||k>i) return NULL; int a; for( a=0;a sub[a]=s[pose-1]; sub[a]='\0'; return sub; } 5 .算法源码: void index(string s, string t) { intm,n,i; string test; test=malloc(10000*sizeof(unsigned char)); n=strlen(s);m=strlen(t); i=1; int a=0; intjishu[1000];//数组用来计数匹配成功的位置 printf("\n穷举算法运行得:\n"); while(i<=n-m+1){ strcpy(test,substring(s,i,m)); if(strcmp(test,t)!=0) ++i; else { jishu[a]=i; printf(" 匹配成功输出:%d\n",jishu[a]); ++i;++a; }// 返回子串在主串中的位置 }//while //S中不存在与T相等的子串 }//Index 6. 效率分析: 穷举算法虽然易于理解,也容易实现,但是效率却比较低下,因为该算法对于S字符串上的前N位元素,每个元素都提取字符串并进行挨个比较,比较完全匹配或者出现失配时后移一位继续比较,若S长度m,T长度n,则找到所有匹配位置的时间O(mn) 。 二.Sundy算法: 1.起源: Sunday算法是Daniel M.Sunday于1990年提出的字符串模式匹配。其核心思想是:在匹配过程中,模式串发现不匹配时,算法能跳过尽可能多的字符以进行下一步的匹配,从而提高了匹配效率。 2.算法基本思想: 从母串S提取比较字符串,用T字符串的最后一位元素t[n-1]与s[i-1]比较,出现不相时运用sundy核心算法,即坏字符算法。坏字符即为s[i-1],然后再在T中找有无坏字符,方向为从前往后,若找到则把该位移到和S的坏字符对齐,若没找到,则后移长度为T串长,在提取比较是否相等,若相等输出在S上的位置i,若不等但t[n-1]与s[i-1],则后移一位继续比较,直至走完S串。 3.案例分析: 假设母串S : edgoodbnbqgoodadecmnkdewuopimmxccaluhfui 若子串为T1 : akideb假设已经比较到第3位 若子串为T2 :adulgnd假设已比较到第19位 (T1未找到坏字符n,后移6个字符) (在T中找到坏字符U,平移7 – 2—1=4) 然后继续比较,如果出现匹配或者遇到非坏字符,则后移一位。 4. 算法具体实现: 字符串的物理存储实现—malloc函数申请空间返回unsigned char 型指针,线性结构; 设置参数: i, 用以表示检测位,范围为(lengthT,lengthS)用for循环语句判断是否走完S字符串。 辅助函数: Substring(S , i,n)作用为提取S字符串里从第i位起长度为n 的字符串,其返回值为unsigned char型指针。同穷举算法; 5. 算法源码: statussundy(string s,string t) { intm,n;//母子串长度+1 m=strlen(s); n=strlen(t); inti=n;//检索总长变量n-m intb,bz;//坏字符在母子串位子 int shift=0;//应该移动长度 intsuf ;//好字符长度 int k;//计数 unsigned char* sub1; sub1=malloc(2000*sizeof(unsigned char)); printf("\nSUNDY算法运行得:"); for(;i<=m; i=i+shift)//判断母串是否检测完 { strcpy(sub1,substring(s,i-n+1,n) ); if(strcmp(sub1,t)==0) printf("\n 匹配成功,在母串的第%d 个字符",i-n+1); int flag=1; //用来辅助跳出嵌套外循环 {//shift函数外围开始 if(strcmp(sub1,t)!=0) {//shift函数范围开始 if(t[n-1]!=s[i-1])//坏字符算法 { for(k=0;k { if(t[k]==s[i-1])//找到,跳出循环for { shift=n-k-1; flag=0; break; } if(k==n-1&&t[k]!=s[i-1]) { shift=n; flag=0; break; } } // printf("\n坏字符时移动的距离为%d\n",shift); } } else shift=1;//匹配成功,后移一位; }//shift外围函数 }//for函数结束 return 0; } 6. 效率分析: 此算法时间复杂度明显要优于穷举算法,因为穷举算法要挨个移动比较字符串,而该算法可能一次移动多个距离,继而会缩短时间,提高效率。而且当子字符串T越长,所含元素差异越大,效率就会越高,因为此时T串内更容易遇到好字符,而且T越长移动距离约长。 三. cloudy算法: 1.算法起源: 提出者和时间不确定 2.算法基本思想: 算法先比较T串和对应S提取串中后面元素,先比较最后一个元素,如果串不等时最后元素不等或者字符串匹配(此时输出i),则后移一位继续比较,若最后一个元素相等则开始好后缀算法核心思路:在比较倒数第二个元素是否相等,依次往前,假设最后相等长度为m, 则在T串内从前向后查找是否有和后m位相等的短串,若未找到,则在T内从前向后找有无和后m-1长度的字符串,找到后以此为与T后面对应元素字符距离差为移动距离,继而得到好后缀算法。 3. 案例分析: 假设母串S : edgoodbnbqgoodadecmnkdewuopimmxccaluhfui 若子串为T1 : cnkdmnk假设已经比较到第15位 在第15位时母串待匹字符串adecmnk ,而子串cnkdmnk ,后三位相同, 为mnk此时从T串寻找,发现没有mnk然后寻找发现前面有nk,而此nk和T内后nk相差4位,故而得到应该后移4位,然互继续比较,如此循环直到结束。 4. 算法具体实现: 字符串的物理存储实现—malloc函数申请空间返回unsigned char 型指针,线性结构; 设置参数: i, 用以表示检测位,范围为(lengthT,lengthS)用for循环语句判断是否走完S字符串。 辅助函数: Substring(S , i,n)作用为提取S字符串里从第i位起长度为n 的字符串,其返回值为unsigned char型指针。同穷举算法; 5. 算法源码: status cloudy(string s,string t) { intm,n;//母子串长度+1 m=strlen(s); n=strlen(t); inti=n;//检索总长变量n-m intb,bz;//坏字符在母子串位子 int shift=0;//应该移动长度 intsuf ;//好字符长度 unsigned char* sub1; sub1=malloc(10000*sizeof(unsigned char)); printf("\nCLOUDY算法运行得:"); for(;i<=m; i=i+shift)//判断母串是否检测完 { strcpy(sub1,substring(s,i-n+1,n) ); if(strcmp(sub1,t)==0) { printf("\n 匹配成功,在母串的第%d 个字符",i-n+1); shift=1; } /* printf("\n输出sub1字符串:\n"); for(i=0;i printf("%c",sub1[i]);//输出sub11字符串 printf("\n"); */ {//shift函数外围开始 if(strcmp(sub1,t)!=0) {//shift函数范围开始 if(t[n-1]!=s[i-1])//坏字符算法 shift=1; else //好后缀 { int a=0,g=1;//g为好后缀个数 for(a;a { if(t[n-a-2]==s[i-a-2]) {++g;} else break; } // printf("\n输出好后缀字符个数%d",g); // 寻找好前缀: // 用来求得shiftg int h; int shift=-1;//初始值,用来判断后面 string test; string good; test=malloc(10000*sizeof(unsigned char)); good=malloc(10000*sizeof(unsigned char)); lop: for(h=1;h<=n-g+1;h++) { strcpy(good,substring(t,n-g+1,g) ); strcpy(test,substring(t,h,g) ); if(strcmp(good,test)==0) { shift=n-g+1-h; break;} } if(shift<=0) { if(g>1) {--g; goto lop;} } if(shift==0) { //printf("\n输出n%d\n",n); shift=n; } // printf("\n好后缀时需要移动的距离是%d",shift); } }//shift函数范围 }//shift外围函数 }//while函数结束 return 0; } 6. 效率分析: 此算法综合效率远远高于暴力穷举算法,因为该算法不必挨个比较S串内容,可以一次移动多个距离。与sundy算法相比,这种算法解决的方式不同,二者一个好后缀一个坏字符,当T串元素多样性较高且较长时,二者效率都非常高,但是当S相邻字符短组合与T串有重叠时,该算法效率高于sundy,而当非常随机,元素毫无规律时sundy算法效率更好。 四. BM(Boyer-Moore)算法: 1.起源: 1977年,Robert S.Boyer和J Strother Moore提出了另一种在O(n)时 间复杂度内,完成字符串匹配的算法,其在绝大多数场合的性能表现, 2.算法基本思想: 此算法是一种综合sundy算法和好后缀算法的组合算法,充分利用了二者的优点,进一 步提高了效率。其基本思路在于从S中提取待匹字符串,若匹配成功则后移一位,若不成功, 同样从最后一个元素开始比较,满足坏字符则用坏字符算法,若满足好字符算法,则需要两方面,一方面运用好字符算法求得需要移动距离shift1,另外从后往前第一个不相等元素处利用坏字符算法,算出移动距离shift2,比较shift1 和shift2 大小,大的即为移动的距离。判 断走完S算法结束。 3. 案例分析: 有了第二第三种算法的分析,此算法思路已经比较显而易见,只需注意分情况运用两种算法,而且好后缀时需要比较大小确定移动距离,就可以解决问题。 4. 算法具体实现: 字符串的物理存储实现—malloc函数申请空间返回unsigned char 型指针,线性结构; 设置参数: i, 用以表示检测位,范围为(lengthT,lengthS)用for循环语句判断是否走完S字符串。 辅助函数: Substring(S , i,n)作用为提取S字符串里从第i位起长度为n 的字符串,其返回值为unsigned char型指针。同穷举算法; 5. 算法源码: statusbm(string s,string t) { intm,n;//母子串长度+1 m=strlen(s); n=strlen(t); inti=n;//检索总长变量n-m intb,bz;//坏字符在母子串位子 int shift=0;//应该移动长度 intsuf ;//好字符长度 int k;//计数 unsigned char* sub1; sub1=malloc(10000*sizeof(unsigned char)); printf("\nBM算法运行得:"); for(;i<=m; i=i+shift)//判断母串是否检测完 { int flag=1;//用来辅助跳出嵌套外循环 strcpy(sub1,substring(s,i-n+1,n) ); if(strcmp(sub1,t)==0) { printf("\n 匹配成功,在母串的第%d 个字符",i-n+1); shift=1; } /* printf("\n输出sub1字符串:\n"); for(i=0;i printf("%c",sub1[i]);//输出sub11字符串 printf("\n"); */ {//shift函数外围开始 if(strcmp(sub1,t)!=0) {//shift函数范围开始 if(t[n-1]!=s[i-1])//坏字符算法 { for(k=0;k { if(t[k]==s[i-1])//找到,跳出循环for { shift=n-k-1; flag=0; // break; } if(k==n-1&&t[k]!=s[i-1]) { shift=n; flag=0; break; } // printf("坏字符时移动的距离为%d\n",shift); } } else //好后缀 { int a=0,g=1;//g为好后缀个数 for(a;a { if(t[n-a-2]==s[i-a-2]) {++g;} else break; } // printf("\n输出好后缀字符个数%d",g); // 寻找好前缀: // 用来求得shiftg int h; int shift=-1;//初始值,用来判断后面 string test; string good; test=malloc(10000*sizeof(unsigned char)); good=malloc(10000*sizeof(unsigned char)); lop: for(h=1;h<=n-g+1;h++) { strcpy(good,substring(t,n-g+1,g) ); strcpy(test,substring(t,h,g) ); if(strcmp(good,test)==0) { shift=n-g+1-h; break;} } if(shift<=0) { if(g>1) {--g; goto lop;} } if(shift==0) {//printf("\n输出n%d\n",n); shift=n; } // printf("\n好后缀时需要移动的距离是%d",shift); } }//shift函数范围 }//shift外围函数 }//while函数结束 return 0; } 6. 效率分析: 此算法综合了好后缀和坏字符算法,对于各种情况都有非常好的效率。效率优于穷举算法也优于好后缀坏字符算法,无论是面对毫无相关的元素组合,还是有逻辑组合关系的字符串都能很好的匹配,而且T串长度越长往往效率会越高。O(n)时间复杂度 (三),总程序源代码。 源代码: #include #include #include #define error 0 #define CHAR_MAX 30 typedefint status; typedef unsigned char *string; status substring( string s,int pose ,intlen ); void index(string s, string t); int main() { inti=0,a,wo; charch; strings,t,m; string sub; s=malloc(10000*sizeof(unsigned char)); t=malloc(10000*sizeof(unsigned char)); m=malloc(10000*sizeof(unsigned char)); printf("\n"); printf("\n"); printf("------------------------------------------------------------------------------- \n"); printf("几种字符串匹配算法实测:\n"); printf("\n"); printf(" 按 1 手动输入母字符串S \n"); printf(" 按 2 以TXT格式文章作为母字符串S \n"); printf(" 按其他键退出该程序\n"); scanf("%d",&wo); printf("\n"); printf("------------------------------------------------------------------------------- \n"); switch(wo) { case 1: { printf("请输入母字符串S内容: \n"); ch = getchar(); while((ch = getchar()) !='\n') {s[i]=ch; i++;}; s[i]='\0'; }; break ; case 2: { printf("\n"); printf("\n"); printf("母字符串S内容为: \n"); charchf; FILE* fp; fp = fopen("c:\\example3.txt","r"); //只供读取 if(fp == NULL) //如果失败了 { printf("ERROR!"); return 1; } int kl=0; //getc()用于在打开文件中获取一个字符 while((chf = getc(fp)) != EOF) //循环获取直至文件结束EOF标志(End Of File) { s[kl]=chf; //打印获取到的字符 kl++; } s[kl]='\0'; fclose(fp); //关闭文件 printf("\n"); int as=0; for(;as printf("%c",s[as]); printf("\n"); }; break; default : return 0; break; } // printf("字符串长度是:%d",strlen(s));//strlen(s)返回值为字符串长//printf("\n 输出s内容:\n"); // for(i=0;i // printf("%c",s[i]); printf("\n"); printf("-------------------------------------------------------------------------------\n"); printf("\n"); printf("请输入子字符串T内容: \n"); printf("\n"); i=0; ch=getchar(); while((ch = getchar()) !='\n') {t[i]=ch; i++;}; t[i]='\0'; printf("-------------------------------------------------------------------------------\n"); /* printf("字符串长度是:%d",strlen(t));//strlen(s)返回值为字符串长printf("\n输出t内容:\n"); for(i=0;i printf("%c",t[i]); */ /* strcpy(t,"mnkec");//字符串之间赋值函数; printf("\nt字符串长度是%d\n",strlen(t)); printf("\n输出t字符串:\n"); for(i=0;i printf("%c",t[i]); */ /* strcpy(m,strcat(s,t)); // 编译器自带字符串连接函数stracat printf("\n输出m字符串:\n"); for(i=0;i printf("%c",m[i]); strcpy(sub,substring(s,3,2)); //substring函数的验证; printf("\n输出sub字符串:\n"); for(i=0;i printf("%c",sub[i]); printf("\n字符串长:%d\n",strlen(sub)); */ printf("\n"); bm(s,t); sundy(s,t); cloudy(s,t); index(s,t); return 0; } //上为主函数; status substring( string s,int pose ,intlen )// 子字符串提取函数substring;返回值为子str字符串 { unsigned char* sub; sub=malloc(10000*sizeof(unsigned char)); inti=strlen(s); int k=pose+len-1; Halcon中模板匹配方法的总结归纳 基于组件的模板匹配: 应用场合:组件匹配是形状匹配的扩展,但不支持大小缩放匹配,一般用于多个对象(工件)定位的场合。 算法步骤: 1.获取组件模型里的初始控件gen_initial_components() 参数: ModelImage [Input] 初始组件的图片 InitialComponents [Output] 初始组件的轮廓区域 ContrastLow [Input] 对比度下限 ContrastHigh [Input] 对比度上限 MinSize [Input] 初始组件的最小尺寸 Mode[Input] 自动分段的类型 GenericName [Input] 可选控制参数的名称 GenericValue [Input] 可选控制参数的值 2.根据图像模型,初始组件,训练图片来训练组件和组件相互关系train_model_components() 3.创建组件模型create_trained_component_model() 4.寻找组件模型find_component_model() 5.释放组件模型clear_component_model() 基于形状的模板匹配: 应用场合:定位对象内部的灰度值可以有变化,但对象轮廓一定要清晰平滑。 1.创建形状模型:create_shape_model() 2.寻找形状模型:find_shpae_model() 3.释放形状模型:clear_shape_model() 基于灰度的模板匹配: 应用场合:定位对象内部的灰度值没有大的变化,没有缺失部分,没有干扰图像和噪声的场合。 1.创建模板:create_template() 2.寻找模板:best_match() 3.释放模板:clear_template() 基于互相关匹配: 应用场合:搜索对象有轻微的变形,大量的纹理,图像模糊等场合,速度快,精度低。 1.创建模板:create_ncc_model() 2.寻找模板:find_ncc_model() 3.释放模板:clear_ncc_model() 基于变形匹配: 应用场合:搜索对象有轻微的变形。 1.创建模板:create_local_deformable_model() 2.寻找模板:find_local_deformable_model() 3.释放模板:clear_deformable_model() 在前面的图文中,我们讲了“串”这种数据结构,其中有求“子串在主串中的位置”(字符串的模式匹配)这样的算法。解决这类问题,通常我们的方法是枚举从A串(主串)的什么位置起开始与B串(子串)匹配,然后验证是否匹配。假设A串长度为n,B串长度为m,那么这种方法的复杂度是O(m*n)的。虽然很多时候复杂度达不到m*n(验证时只看头一两个字母就发现不匹配了),但是我们有许多“最坏情况”,比如: A=“aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaab”,B=“aaaaaaaab”。 大家可以忍受朴素模式匹配算法(前缀暴力匹配算法)的低效吗?也许可以,也许无所谓。 有三位前辈D.E.Knuth、J.H.Morris、V.R.Pratt发表一个模式匹配算法,最坏情况下是O(m+n),可以大大避免重复遍历的情况,我们把它称之为克努特-莫里斯-普拉特算法,简称KMP算法。 假如,A=“abababaababacb”,B=“ababacb”,我们来看看KMP是怎样工作的。我们用两个指针i和j分别表示,。也就是说,i是不断增加的,随着i 的增加j相应地变化,且j满足以A[i]结尾的长度为j的字符串正好匹配B串的前j个字符(j当然越大越好),现在需要检验A[i+1]和B[j+1]的关系。 例子: S=“abcdefgab” T=“abcdex” 对于要匹配的子串T来说,“abcdex”首字符“a”与后面的串“bcdex”中任意一个字符都不相等。也就是说,既然“a”不与自己后面的子串中任何一字符相等,那么对于主串S来说,前5位字符分别相等,意味着子串T的首字符“a”不可能与S串的第2到第5位的字符相等。朴素算法步骤2,3,4,5的判断都是多余,下次的起始位置就是第6个字符。 例子: S=“abcabcabc” T=“abcabx” 模式匹配的KMP算法详解 模式匹配的KMP算法详解 这种由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的改进的模式匹配算法简称为KMP算法。大概学过信息学的都知道,是个比较难理解的算法,今天特把它搞个彻彻底底明明白白。 注意到这是一个改进的算法,所以有必要把原来的模式匹配算法拿出来,其实理解的关键就在这里,一般的匹配算法: int Index(String S,String T,int pos)//参考《数据结构》中的程序 { i=pos;j=1;//这里的串的第1个元素下标是1 while(i<=S.Length && j<=T.Length) { if(S[i]==T[j]){++i;++j;} else{i=i-j+2;j=1;}//**************(1) } if(j>T.Length) return i-T.Length;//匹配成功 else return 0; } 匹配的过程非常清晰,关键是当‘失配’的时候程序是如何处理的?回溯,没错,注意到(1)句,为什么要回溯,看下面的例子: S:aaaaabababcaaa T:ababc aaaaabababcaaa ababc.(.表示前一个已经失配) 回溯的结果就是 aaaaabababcaaa a.(babc) 如果不回溯就是 aaaaabababcaaa aba.bc 这样就漏了一个可能匹配成功的情况 aaaaabababcaaa ababc 为什么会发生这样的情况?这是由T串本身的性质决定的,是因为T串本身有前后'部分匹配'的性质。如果T为abcdef这样的,大没有回溯的必要。 竭诚为您提供优质文档/双击可除串的模式匹配算法实验报告 篇一:串的模式匹配算法 串的匹配算法——bruteForce(bF)算法 匹配模式的定义 设有主串s和子串T,子串T的定位就是要在主串s中找到一个与子串T相等的子串。通常把主串s称为目标串,把子串T称为模式串,因此定位也称作模式匹配。模式匹配成功是指在目标串s中找到一个模式串T;不成功则指目标串s中不存在模式串T。bF算法 brute-Force算法简称为bF算法,其基本思路是:从目标串s的第一个字符开始和模式串T中的第一个字符比较,若相等,则继续逐个比较后续的字符;否则从目标串s的第二个字符开始重新与模式串T的第一个字符进行比较。以此类推,若从模式串T的第i个字符开始,每个字符依次和目标串s中的对应字符相等,则匹配成功,该算法返回i;否则,匹配失败,算法返回0。 实现代码如下: /*返回子串T在主串s中第pos个字符之后的位置。若不存在,则函数返回值为0./*T非空。 intindex(strings,stringT,intpos) { inti=pos;//用于主串s中当前位置下标,若pos不为1则从pos位置开始匹配intj=1;//j用于子串T中当前位置下标值while(i j=1; } if(j>T[0]) returni-T[0]; else return0; } } bF算法的时间复杂度 若n为主串长度,m为子串长度则 最好的情况是:一配就中,只比较了m次。 最坏的情况是:主串前面n-m个位置都部分匹配到子串的最后一位,即这n-m位比较了m次,最后m位也各比较了一次,还要加上m,所以总次数为:(n-m)*m+m=(n-m+1)*m从最好到最坏情况统计总的比较次数,然后取平均,得到一般情况是o(n+m). 基于HALCON的模板匹配方法总结--蓝云杨的机器视觉之路 蓝云杨的机器视觉之路https://www.360docs.net/doc/a517399475.html,/blog/user1/8/index.html 首页相册 标签机器视觉(64)图像处理(11)视频压缩(12)小波分析(5)三峡(3)生活随笔(32)HALCON(7)编程感悟(18)哲思慧语(32) 基于HALCON的模板匹配方法总结 2006-8-16 16:34:00 4 推荐很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间。去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop 的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载。 德国MVTec公司开发的HALCON机器视觉开发软件,提供了许多的功能,在这里我主要学习和研究了其中的形状匹配的算法和流程。HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种,即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分别是基于组件(或成分、元素)的匹配,基于灰度值的匹配和基于形状的匹配。这三种匹配的方法各具特点,分别适用于不同的图像特征,但都有创建模板和寻找模板的相同过程。这三种方法里面,我主要就第三种-基于形状的匹配,做了许多的实验,因此也做了基于形状匹配的物体识别,基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究,从中取得较好的效果,简化了用其他工具,比如VC++来开发的过程。在VC下往往针对不同的图像格式,就会弄的很头疼,更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢,我想其中间过程会很复杂,效果也不一定会显著。下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。 1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板,对整个图像建立模板也可以,但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大,比如像视频会议中人体上半身这样的图像,我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的,这往往也是要牺牲匹配速度的,这个后面再讲。基本流程是这样的,如下所示: ⑴ 首先确定出ROI的矩形区域,这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可,gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形,利用area_center()找到这个矩形的中心; ⑵ 然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像,reduce_domain()会得到这个ROI;这之后就可以对这个矩形建立模板,而在建立模板之前,可以先对这个区域进行一些处理,方便以后的建模,比如阈值分割,数学形态学的一些处理等等; ⑶ 接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了,这个函数有许多参数,其中金字塔的级数由Numlevels指定,值越大则找到物体的时间越少,AngleStart 和AngleExtent决定可能的旋转范围,AngleStep指定角度范围搜索的步长;这里需要提醒的是,在任何情况下,模板应适合主内存,搜索时间会缩短。对特别大的模板,用Optimization Brute Force(BF或蛮力搜索) 算法: 这是世界上最简单的算法了。 首先将匹配串和模式串左对齐,然后从左向右一个一个进行比较,如果不成功则模式串向右移动一个单位。 速度最慢。 那么,怎么改进呢? 我们注意到Brute Force 算法是每次移动一个单位,一个一个单位移动显然太慢,是不是可以找到一些办法,让每次能够让模式串多移动一些位置呢? 当然是可以的。 我们也注意到,Brute Force 是很不intelligent 的,每次匹配不成功的时候,前面匹配成功的信息都被当作废物丢弃了,当然,就如现在的变废为宝一样,我们也同样可以将前面匹配成功的信息利用起来,极大地减少计算机的处理时间,节省成本。^_^ 注意,蛮力搜索算法虽然速度慢,但其很通用,文章最后会有一些更多的关于蛮力搜索的信息。 KMP算法 首先介绍的就是KMP 算法。 这个算法实在是太有名了,大学上的算法课程除了最笨的Brute Force 算法,然后就介绍了KMP 算法。也难怪,呵呵。谁让Knuth D.E. 这么world famous 呢,不仅拿了图灵奖,而且还写出了计算机界的Bible 实验三串的模式匹配 一、实验目的 1.利用顺序结构存储串,并实现串的匹配算法。 2.掌握简单模式匹配思想,熟悉KMP算法。 二、实验要求 1.认真理解简单模式匹配思想,高效实现简单模式匹配; 2.结合参考程序调试KMP算法,努力算法思想; 3.保存程序的运行结果,并结合程序进行分析。 三、实验内容 1、通过键盘初始化目标串和模式串,通过简单模式匹配算法实现串的模式匹配,匹配成功后要求输出模式串在目标串中的位置; 2、参考程序给出了两种不同形式的next数组的计算方法,请完善程序从键盘初始化一目标串并设计匹配算法完整调试KMP算法,并与简单模式匹配算法进行比较。 参考程序: #include "stdio.h" void GetNext1(char *t,int next[])/*求模式t的next值并寸入next数组中*/ { int i=1,j=0; next[1]=0; while(i<=9)//t[0] { if(j==0||t[i]==t[j]) {++i; ++j; next[i]=j; } else j=next[j]; } } void GetNext2(char *t , int next[])/* 求模式t 的next值并放入数组next中 */ { int i=1, j = 0; next[1]= 0; /* 初始化 */ while (i<=9) /* 计算next[i+1] t[0]*/ { while (j>=1 && t[i] != t[j] ) j = next[j]; i++; j++; if(t[i]==t[j]) next[i] = next[j]; else next[i] = j; } } void main() { char *p="abcaababc"; int i,str[10]; GetNext1(p,str); printf("\n"); for(i=1;i<10;i++) printf("%d",str[i]); GetNext2(p,str); printf("\n"); for(i=1;i<10;i++) printf("%d",str[i]); printf("\n\n"); } 基於HALCON的模板匹配方法總結 基於HALCON的模板匹配方法總結 很早就想總結一下前段時間學習HALCON的心得,但由於其他的事情總是抽不出時間。去年有過一段時間的集中學習,做了許多的練習和實驗,並對基於HDevelop的形狀匹配算法的參數優化進行了研究,寫了一篇《基於HDevelop的形狀匹配算法參數的優化研究》文章,總結了在形狀匹配過程中哪些參數影響到模板的搜索和匹配,又如何來協調這些參數來加快匹配過程,提高匹配的精度,這篇paper放到了中國論文在線了,需要可以去下載。 德國MVTec公司開發的HALCON機器視覺開發軟件,提供了許多的功能,在這裡我主要學習和研究了其中的形狀匹配的算法和流程。HDevelop開發環境中提供的匹配的方法主要有三種,即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分別是基於組件(或成分、元素)的匹配,基於灰度值的匹配和基於形狀的匹配。這三種匹配的方法各具特點,分別適用於不同的圖像特征,但都有創建模板和尋找模板的相同過程。這三種方法裡面,我主要就第三種-基於形狀的匹配,做了許多的實驗,因此也做了基於形狀匹配的物體識別,基於形狀匹配的視頻對象分割和基於形狀匹配的視頻對象跟蹤這些研究,從中取得較好的效果,簡化了用其他工具,比如VC++來開發的過程。在VC下往往針對不同的圖像格式,就會弄的很頭疼,更不用說編寫圖像特征提取、模板建立和搜尋模板的代碼呢,我想其中間過程會很復雜,效果也不一定會顯著。下面我就具體地談談基於HALCON的形狀匹配算法的研究和心得總結。 1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的基於形狀匹配的算法主要是針對感興趣的小區域來建立模板,對整個圖像建立模板也可以,但這樣除非是對象在整個圖像中所佔比例很大,比如像視頻會議中人體上半身這樣的圖像,我在後面的視頻對象跟蹤實驗中就是針對整個圖像的,這往往也是要犧牲匹配速度的,這個後面再講。基本流程是這樣的,如下所示: ⑴首先確定出ROI的矩形區域,這裡只需要確定矩形的左上點和右下點的坐標即可, gen_rectangle1()這個函數就會幫助你生成一個矩形,利用area_center()找到這個矩形的中心; ⑵然後需要從圖像中獲取這個矩形區域的圖像,reduce_domain()會得到這個ROI;這之後就可以對這個矩形建立模板,而在建立模板之前,可以先對這個區域進行一些處理,方便以後的建模,比如閾值分割,數學形態學的一些處理等等; ⑶接下來就可以利用create_shape_model()來創建模板了,這個函數有許多參數,其中金字塔的級數由Numlevels指定,值越大則找到物體的時間越少,AngleStart和AngleExtent 決定可能的旋轉范圍,AngleStep指定角度范圍搜索的步長;這裡需要提醒的是,在任何情 MySQL中的字符串模式匹配 本文关键字:MySQL 字符串模式匹配 MySQL提供标准的SQL模式匹配,以及一种基于象Unix实用程序如vi、grep 和sed的扩展正则表达式模式匹配的格式。 标准的SQL模式匹配 SQL的模式匹配允许你使用“_”匹配任何单个字符,而“%”匹配任意数目字符(包括零个字符)。在 MySQL中,SQL的模式缺省是忽略大小写的。下面显示一些例子。注意在你使用SQL模式时,你不能使用=或!=;而使用LIKE或NOT LIKE比较操作符。 例如,在表pet中,为了找出以“b”开头的名字: +--------+--------+---------+------+------------+------------+ | name | owner | species | sex | birth | death | +--------+--------+---------+------+------------+------------+ | Buffy | Harold | dog | f | 1989-05-13 | NULL | | Bowser | Diane | dog | m | 1989-08-31 | 1995-07-29 | +--------+--------+---------+------+------------+------------+ 为了找出以“fy”结尾的名字: +--------+--------+---------+------+------------+-------+ | name | owner | species | sex | birth | death | +--------+--------+---------+------+------------+-------+ | Fluffy | Harold | cat | f | 1993-02-04 | NULL | | Buffy | Harold | dog | f | 1989-05-13 | NULL | +--------+--------+---------+------+------------+-------+ 为了找出包含一个“w”的名字: +----------+-------+---------+------+------------+------------+ | name | owner | species | sex | birth | death | +----------+-------+---------+------+------------+------------+ 个人觉得这篇文章是网上的介绍有关KMP算法更让人容易理解的文章了,确实说得很“详细”,耐心地把它看完肯定会有所收获的~~,另外有关模式函数值next[i]确实有很多版本啊,在另外一些面向对象的算法描述书中也有失效函数f(j)的说法,其实是一个意思,即next[j]=f(j-1)+1,不过还是next[j]这种表示法好理解啊: KMP字符串模式匹配详解 KMP字符串模式匹配通俗点说就是一种在一个字符串中定位另一个串的高效算法。简单匹配算法的时间复杂度为O(m*n);KMP匹配算法。可以证明它的时间复杂度为O(m+n).。 一.简单匹配算法 先来看一个简单匹配算法的函数: int Index_BF ( char S [ ], char T [ ], int pos ) { /* 若串S 中从第pos(S 的下标0≤pos 基于HALCON的模板匹配方法总结 基于HALCON的模板匹配方法总结 HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种,即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分别是基于组件(或成分、元素)的匹配,基于灰度值的匹配和基于形状的匹配。这三种匹配的方法各具特点,分别适用于不同的图像特征,但都有创建模板和寻找模板的相同过程。这三种方法里面,我主要就第三种-基于形状的匹配,做了许多的实验,因此也做了基于形状匹配的物体识别,基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究,从中取得较好的效果。在VC下往往针对不同的图像格式,就会弄的很头疼,更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢,我想其中间过程会很复杂,效果也不一定会显著。下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。 1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板,对整个图像建立模板也可以,但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大,比如像视频会议中人体上半身这样的图像,我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的,这往往也是要牺牲匹配速度的,这个后面再讲。基本流程是这样的,如下所示: ⑴ 首先确定出ROI的矩形区域,这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可,gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形,利用 area_center()找到这个矩形的中心; ⑵ 然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像,reduce_domain()会得到这个ROI;这之后就可以对这个矩形建立模板,而在建立模板之前,可以先对这个区域进行一些处理,方便以后的建模,比如阈值分割,数学形态学的一些处理等等; ⑶ 接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了,这个函数有许多参数,其中金字塔的级数由Numlevels指定,值越大则找到物体的时间越少,AngleStart和AngleExtent决定可能的旋转范围,AngleStep指定角度范围搜索的步长;这里需要提醒的是,在任何情况下,模板应适合主内存,搜索时间会缩短。对特别大的模板,用Optimization来减少模板点的数量是很有用的;MinConstrast将模板从图像的噪声中分离出来,如果灰度值的波动范围是10,则MinConstrast应当设为10;Metric参数决定模板识别的条件,如果设为’use_polarity’,则图像中的物体和模板必须有相同的对比度;创建好模板后,这时还需要监视模板,用inspect_shape_model()来完成,它检查参数的适用性,还能帮助找到合适的参数;另外,还需要获得这个模板的轮廓,用于后面的匹配,get_shape_model_contours()则会很容易的帮我们找到模板的轮廓; ⑷ 创建好模板后,就可以打开另一幅图像,来进行模板匹配了。这个过程也就是在新图像中寻找与模板匹配的图像部分,这部分的工作就由函数 find_shape_model()来承担了,它也拥有许多的参数,这些参数都影响着寻找模板的速度和精度。这个的功能就是在一幅图中找出最佳匹配的模板,返回一个模板实例的长、宽和旋转角度。其中参数SubPixel决定是否精确到亚像素级,设为’interpolation’,则会精确到,这个模式不会占用太多时间,若需要更精确,则可设为’least_square’,’lease_square_high’,但这样会增加额外的时间,因此,这需要在时间和精度上作个折中,需要和实际联系起来。比较重要的两个参数是MinSocre和Greediness,前一个用来分析模板的旋转对称和它们之间的相似度,值越大,则越相似,后一个是搜索贪婪度,这个值在很大程度上影响着搜索速度,若为0,则为启发式搜索,很耗时,若为1,则为不安全搜索,但最快。在大多数情况下,在能够匹配的情况下,尽可能的增大其值。 ⑸ 找到之后,还需要对其进行转化,使之能够显示,这两个函数 vector_angle_to_rigid()和affine_trans_contour_xld()在这里就起这个作用。前一个是从一个点和角度计算一个刚体仿射变换,这个函数从匹配函数的 HALCON形状匹配总结 Halcon有三种模板匹配方法:即Component-Based、Gray-Value-Based、Shaped_based,分别是基于组件(或成分、元素)的匹配,基于灰度值的匹配和基于形状的匹配, 此外还有变形匹配和三维模型匹配也是分属于前面的大类 本文只对形状匹配做简要说明和补充: Shape_Based匹配方法: 上图介绍的是形状匹配做法的一般流程及模板制作的两种 方法。 先要补充点知识:形状匹配常见的有四种情况一般形状匹配模板shape_model、线性变形匹配模板 planar_deformable_model、局部可变形模板 local_deformable_model、和比例缩放模板Scale_model 第一种是不支持投影变形的模板匹配,但是速度是最高的, 第二种和第四种是支持投影变形的匹配,第三种则是支持局 部变形的匹配。 一般形状匹配模板是最常用的,模板的形状和大小一经制作 完毕便不再改变,在查找模板的过程中,只会改变模板的方 向和位置等来匹配目标图像中的图像。这个方法查找速度很 快,但是当目标图像中与模板对应的图像存在比例放大缩小 或是投影变形如倾斜等,均会影响查找结果。涉及到的算子 通常为create_shape_model 和find_shape_model 线性变形匹配模板planar_deformable_model是指模板在行列方向上可以进行适当的缩放。行列方向上可以分别独立的 进行一个适当的缩放变形来匹配。主要参数有行列方向查找 缩放比例、图像金字塔、行列方向匹配分数(指可接受的匹 配分数,大于这个值就接受,小于它就舍弃)、设置超找的角度、已经超找结果后得到的位置和匹配分数 线性变形匹配又分为两种:带标定的可变形模板匹配和不带 标定的可变形模板匹配。涉及到的算子有: 不带标定的模板:创建和查找模板算子 create_planar_uncalib_deformable_model和 find_planar_uncalib_deformable_model 带标定模板的匹配:先读入摄像机内参和外参 read_cam_par 和read_pose 创建和查找模板算子create_planar_calib_deformable_model和 find_planar_calib_deformable_model 局部变形模板是指在一张图上查找模板的时候,可以改变 模板的尺寸,来查找图像上具有局部变形的模板。例如包装 纸袋上图案查找。参数和线性变形额差不多 算子如下:create_local_deformable_model和 find_local_deformable_model //算法功能:串的朴素模式匹配是最简单的一种模式匹配算法,又称为 Brute Force 算法,简称为BF算法 #include int main() { SString S, T; int m; char strs1[MAXL]; //建立主串S char strs2[MAXL]; //建立模式串T printf("请输入主串和子串:\n"); printf("主串S: "); scanf("%s", strs1); printf("子串T: "); scanf("%s", strs2); StrAssign(S, strs1); StrAssign(T, strs2); m = Index(S, T, 1); if(m) printf("主串 S = {%s}\n子串 T = {%s}\n在第 %d 个位置开始匹配!\n", strs1, strs2, m); else printf("主串 S = {%s}\n子串 T = {%s}\n匹配不成功!\n", strs1, strs2); return 0; } 基于图像灰度的模板匹配方法 图像匹配技术是数字图像信息处理和计算机视觉领域中 的—个基本问题,并在卫星遥感、空间飞行器的自动导航、武器 投射系统的末制导和寻的、光学和雷达的图像目标跟踪、地球 资源分析与检测、气象预报、医疗诊断、文字读取以及景物分析 中的变化检测等许多领域中得到广泛应用㈣。 一般来说,由于图像在不同时间、不同传感器、不同视角获得的成像条件不同,因此即使是对同一物体,在图像中所表现出来的几何特性、光学特性、空间位置都会有很大的不同,如果考虑到噪声、干扰等影响会使图像发生很大差异, 图像匹配就是通过这些不同之处找到它们的相同点。 图像匹配算法主要分为两类口:一类是基于灰度匹配的方 法;另一类是基于特征匹配的方法。前者主要用空间的一维或 二维滑动模板进行图像匹配,不同算法的区别主要在模板及相 关准则的选择方面,这类方法一般匹配率高,但计算量大,速度 较慢;后者则通过在原始图像中提取点、线、区域等显著特征作 为匹配基元,进而用于特征匹配,一般匹配速度较陕,但匹配精 度不一定高。 1.概念解释: ①数字图像:数字图像是由被称做像素的小块区域组成的二维像素矩阵。一般把图像分成3种形式:单色图像,灰度图像和彩色图像。 ②像素:表示图像颜色的最小单位 ③灰度图像:灰度图是指只含亮度信息,不含色彩信息的图像,就像平时看到的黑白照片:亮度由暗到明,变化是连续的。灰度图的每个像素的亮度用一个数值来表示,通常数值范围在0—255之间,即可用一个字节来表示,0表示黑,255表示白,而其他表示灰度。 ④点阵图:显示器的屏幕由可以发光的像素点组成. 并且从几何位置看, 所用这 些像素点构成一个矩形的阵列.利用计算机控制各像素点按我们指定的要求发光, 一、问题描述 模式匹配两个串。 二、设计思想 这种由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的改进的模式匹配算法简称为KM P算法。 注意到这是一个改进的算法,所以有必要把原来的模式匹配算法拿出来,其实理解的关键就在这里,一般的匹配算法: int Index(String S,String T,int pos)//参考《数据结构》中的程序 { i=pos;j=1;//这里的串的第1个元素下标是1 while(i<=S.Length && j<=T.Length) { if(S[i]==T[j]){++i;++j;} else{i=i-j+2;j=1;}//**************(1) } if(j>T.Length) return i-T.Length;//匹配成功 else return 0; } 匹配的过程非常清晰,关键是当‘失配’的时候程序是如何处理的?为什么要回溯,看下面的例子: S:aaaaabababcaaa T:ababc aaaaabababcaaa ababc.(.表示前一个已经失配) 回溯的结果就是 aaaaabababcaaa a.(babc) 如果不回溯就是 aaaaabababcaaa aba.bc 这样就漏了一个可能匹配成功的情况 aaaaabababcaaa ababc 这是由T串本身的性质决定的,是因为T串本身有前后'部分匹配'的性质。如果T为a bcdef这样的,大没有回溯的必要。 改进的地方也就是这里,我们从T串本身出发,事先就找准了T自身前后部分匹配的位置,那就可以改进算法。 如果不用回溯,那T串下一个位置从哪里开始呢? 还是上面那个例子,T为ababc,如果c失配,那就可以往前移到aba最后一个a的位置,像这样: ...ababd... ababc ->ababc 这样i不用回溯,j跳到前2个位置,继续匹配的过程,这就是KMP算法所在。这个当T[j]失配后,j应该往前跳的值就是j的next值,它是由T串本身固有决定的,与S串无关。 《数据结构》上给了next值的定义: 0 如果j=1 next[j]={Max{k|1 数据结构面试之十四——字符串的模式匹配 题注:《面试宝典》有相关习题,但思路相对不清晰,排版有错误,作者对此参考相关书籍和自己观点进行了重写,供大家参考。 十四、字符串的模式匹配 1. 模式匹配定义——子串的定位操作称为串的模式匹配。 2. 普通字符串匹配BF算法(Brute Force 算法,即蛮力算法) 【算法思想】: 第(1)步;从主串S的第pos个字符和模式的第一个字符进行比较之,若相等,则继续逐个比较后续字符;否则从主串的下一个字符起再重新和模式串的字符比较之。 第(2)步骤;依次类推,直至模式T中的每一个字符依次和主串S中的一个连续的字符序列相等,则称匹配成功;函数值为和模式T中第一个字符相等的字符在主串S中的序号,否则称为匹配不成功,函数值为0。 比如对于主串S=”abacababc”; 模式串T=”abab”; 匹配成功,返回4。 对于主串S=”abcabcabaac”; 模式串T=”abab”; 匹配不成功,返回0。 【算法实现】: //普通字符串匹配算法的实现 int Index(char* strS, char* strT, int pos) { //返回strT在strS中第pos个字符后出现的位置。 int i = pos; int j = 0; int k = 0; int lens = strlen(strS); int lent = strlen(strT); while(i < lens && j < lent) { if(strS[i+k] == strT[j]) { ++j; //模式串跳步 ++k; //主串(内)跳步 } else { i = i+1; j=0; //指针回溯,下一个首位字符 k=0; } }//end i if(j >= lent) { return i; } else { return 0; } }//end [算法时间复杂度]:设主串长度为m,模式串的长度为n。一般情况下n 几种图像的检测和模板匹配方法 图象的分割与检测(识别)实际上是一项非常困难的工作。很难说清楚为什么图象应该分割成这样而不是那样。人类的视觉系统是非常优越的,它不仅包含了双眼,还包括了大脑,可以从很复杂的景物中分开并识别每个物体,甚至可以毫不费力的跟上每秒好几十帧变化的图象。举两个例子来说明一下人类视觉系统的优越性: 图1是单词THE,这一点很容易看出来,但仔细观察一下,就会发现,图中少了很多线条。在我们人类看来很简单的一件事,让计算机来做就很困难了。 图2中尽管没有任何线条,但我们还是可以很容易的看出中间存在着一个白色三角形。计算机却很难发现。 由于人类在观察图象中应用了大量的知识,所以没有任何一台计算机在分割和检测真实图象时,能达到人类视觉系统的水平。正因为如此,对于大部分图象应用来说,自动分割与检测还是一个将来时,目前只有少数的几个领域(如印刷体识别OCR)自动识别达到了实用的水平。假想在一场足球比赛的录象中,我们希望可以输入命令,由计算机自动搜索出所有射门的镜头并显示在屏幕上,但目前,我们能从一幅图象中获得的信息只是每个像素的颜色或灰度值,除此以外别无其它,完成上述功能实在是太困难了。所以说解决图象分割和检测最根本的方法是在编码(成像)时就给予考虑。这也正是MPEG4及未来的视频压缩编码标准的主要工作。 针对上述困难,现在提出了三种算法:投影法,差影法和模板匹配。 1、投影法 怎样从华盛顿纪念碑图中自动检测到水平方向上纪念碑的位置。 仔细观察,不难发现,纪念碑上像素的灰度都差不多而且与众不同,如果我们选取合适的阈值,做削波处理(这里选175到220),将该图二值化,如下图所示: 图1. 削波处理,将图二值化图2. 图4做竖直方向投影 串的匹配算法——Brute Force (BF)算法 匹配模式的定义 设有主串S和子串T,子串T的定位就是要在主串S中找到一个与子串T相等的子串。通常把主串S称为目标串,把子串T称为模式串,因此定位也称作模式匹配。模式匹配成功是指在目标串S中找到一个模式串T;不成功则指目标串S中不存在模式串T。 BF算法 Brute-Force算法简称为BF算法,其基本思路是:从目标串S的第一个字符开始和模式串T中的第一个字符比较,若相等,则继续逐个比较后续的字符;否则从目标串S的第二个字符开始重新与模式串T的第一个字符进行比较。以此类推,若从模式串T的第i个字符开始,每个字符依次和目标串S中的对应字符相等,则匹配成功,该算法返回i;否则,匹配失败,算法返回0。 实现代码如下: /*返回子串T在主串S中第pos个字符之后的位置。若不存在,则函数返回值为0. /*T非空。 int index(String S, String T ,int pos) { int i=pos; //用于主串S中当前位置下标,若pos不为1则从pos位置开始匹配int j =1; //j用于子串T中当前位置下标值 while(i<=S[0]&&j<=T[0]) //若i小于S长度且j小于T的长度时循环 { if(S[i]==T[j]) //两个字母相等则继续 { ++i; ++j; } else //指针后退重新开始匹配 { i=i-j+2; //i退回到上次匹配首位的下一位 j=1; } if(j>T[0]) return i-T[0]; else return 0; } } BF算法的时间复杂度 若n为主串长度,m为子串长度则 最好的情况是:一配就中,只比较了m次。 最坏的情况是:主串前面n-m个位置都部分匹配到子串的最后一位,即这n-m位比较了m 次,最后m位也各比较了一次,还要加上m,所以总次数为:(n-m)*m+m=(n-m+1)*m 从最好到最坏情况统计总的比较次数,然后取平均,得到一般情况是O(n+m).Halcon中模板匹配方法的总结归纳
字符串的模式匹配算法
模式匹配的KMP算法详解
串的模式匹配算法实验报告
基于HALCON的模板匹配方法总结--蓝云杨的机器视觉之路
字符串匹配算法总结
实验三____串的模式匹配
基於HALCON的模板匹配方法总结
MySQL中的字符串模式匹配.
KMP字符串模式匹配算法解释
基于HALCON的模板匹配方法总结.
HALCON形状匹配总结
串的朴素模式匹配算法(BF算法)
基于图像灰度的模板匹配方法
模式匹配KMP算法实验步骤
C语言字符串模式匹配
几种图像的检测和模板匹配方法
串的模式匹配算法