实用实用模板匹配金字塔
ncc模板匹配算法 金字塔 -回复
ncc模板匹配算法金字塔-回复什么是NCC模板匹配算法？NCC模板匹配算法（Normalized Cross-Correlation Template Matching Algorithm）是一种基于图像处理的计算机视觉技术，常用于模板匹配、目标检测和跟踪等应用。
该算法通过比较图像中的局部区域与模板的相似程度来寻找目标物体的位置。
NCC模板匹配算法的原理是利用图像的亮度信息进行图像匹配。
首先，通过归一化处理将图像的亮度范围缩放到0到1之间，以消除亮度差异的影响。
然后，将模板和图像中的子区域进行相互比较，计算它们之间的相关性得分。
具体来说，NCC模板匹配算法可以分为以下几个步骤：1. 构建金字塔：首先，将原始图像分解成不同分辨率的图像金字塔。
金字塔的底层包含原始图像，而顶层包含最小分辨率的图像。
通过构建金字塔，可以在不同尺度上对图像进行匹配，以适应目标物体的尺寸变化。
2. 提取模板：选择一个目标物体的样本图像作为模板，并对其进行预处理。
预处理步骤可能包括图像平滑、降噪、增强对比度等操作，以提取出模板的主要特征。
3. 计算相关性得分：对于金字塔中的每个尺度，将模板与图像的子区域进行比较，并计算它们之间的相关性得分。
相关性得分可以通过计算两者之间的互相关系数来得到。
互相关系数的数值介于-1和1之间，表示两者之间的相关程度。
相关性得分越高，表示两者之间的相似度越高。
4. 确定最佳匹配：在每个尺度上，找到相关性得分最高的位置，即表示最佳匹配的位置。
可以使用阈值或其他筛选方法来确定匹配的位置是否符合要求。
5. 后处理：对于得到的最佳匹配位置，可以进行一些后处理操作，如消除重叠匹配、根据周围像素进行插值或平滑等，以提高匹配结果的准确性和稳定性。
NCC模板匹配算法的优点是具有较高的匹配精度和较好的鲁棒性，适用于多种目标物体的检测与定位。
然而，该算法也存在一些限制，比如对图像的亮度变化敏感，对尺度变化较大的目标物体匹配效果不佳。
《金字塔原理——内训师逻辑表达模型》
金字塔原理——内训师逻辑表达模型1对1培训及咨询、百度文库官方认证机构、提供不仅仅是一门课程，而是分析问题，解决问题的方法！管理思维提升之旅！（备注：具体案例，会根据客户行业和要求做调整）知识改变命运、为明天事业腾飞蓄能上海蓝草企业管理咨询有限公司蓝草咨询的目标：为用户提升工作业绩优异而努力，为用户明天事业腾飞以蓄能！蓝草咨询的老师：都有多年实战经验，拒绝传统的说教，以案例分析，讲故事为核心，化繁为简，互动体验场景，把学员当成真诚的朋友！蓝草咨询的课程：以满足初级、中级、中高级的学员的个性化培训为出发点，通过学习达成不仅当前岗位知识与技能，同时为晋升岗位所需知识与技能做准备。
课程设计不仅注意突出落地性、实战性、技能型，而且特别关注新技术、新渠道、新知识、创新型在实践中运用。
蓝草咨询的愿景：卓越的培训是获得知识的绝佳路径，同时是学员快乐的旅程，为快乐而培训为培训更快乐！目前开班的城市：北京、上海、深圳、苏州、香格里拉、荔波，行万里路，破万卷书！蓝草咨询的增值服务：可以提供开具培训费的增值税专用发票。
让用户合理利用国家鼓励培训各种优惠的政策。
报名学习蓝草咨询的培训等学员可以申请免费成为“蓝草club”会员，会员可以免费参加（某些活动只收取成本费用）蓝草club定期不定期举办活动，如联谊会、读书会、品鉴会等。
报名学习蓝草咨询培训的学员可以自愿参加蓝草企业“蓝草朋友圈”，分享来自全国各地、多行业多领域的多方面资源，感受朋友们的成功快乐。
培训成绩合格的学员获颁培训结业证书，某些课程可以获得国内知名大学颁发的证书和国际培训证书（学员仅仅承担成本费用）。
成为“蓝草club”会员的学员，报名参加另外蓝草举办的培训课程的，可以享受该培训课程多种优惠。
一．市场营销岗位及营销新知识系列课程《狼性销售团队建立与激励》《卓越房地产营销实战》《卓越客户服务及实战》《海外市场客服及实务》《互联网时代下的品牌引爆》《迎销－大数据时代营销思维与实战》《电子商务与网络营销-企业电商实战全攻略》《电子商务品牌成功之路－塑造高情商（EQ）品牌》《精准营销实战训练营》《卓越营销实战－企业成功源于成功的营销策划》《关系营销-卓越营销实战之打造双赢客户》《赢销大客户的策略与技巧》《如何做好金牌店长—提升业绩十项技能实训》二．财务岗位及财务技能知识系列《财务报表阅读与分析》《财务分析实务与风险管理》《非财务人员财务管理实务课程》《有效应收账款与信用管理控制》《总经理的财务课程》《财务体系人员的营销管理》《全面预算管理》《全面质量成本管理及实务》《内部控制实务与风险管理实务》《投融资项目分析与决策》《融资策略与实务》《税务管理与策划与实务》《房地产预算管理与成本控制》《房地产成本精细化管理》《工厂成本控制与价值管理》三．通用管理技能知识系列《TTT实战训练营》《目标管理与绩效考核》《沟通与阳光心态管理》《跨部门沟通与团队协作》《压力与情绪化管理》《EXCEL.PPT在企业管理中的高效运用》《艺术沟通与高效执行力》《如何提升管理者领导力及实务》《新任部门主管及经理管理技能全效提升训练营》《中高层管理能力提升训练》《绩效管理与薪酬设计》四．生产／质量／采购物流管理岗位系列培训《金牌班组长领导能力提升》。
模板匹配及其类型
模板匹配及其类型
《模板匹配及其类型》
模板匹配是一种在计算机领域中常用的技术，用于在大规模的数据中查找与特定模式或模板相似的项。
它的核心思想是通过比较待匹配的数据与已知的模板之间的相似度，来确定是否存在匹配。
1. 字符串匹配：这是最常见的模板匹配类型，用于在文本数据中查找与特定字符串模式匹配的项。
例如，在一个文本文件中查找特定的单词或短语。
2. 图像匹配：在计算机视觉领域，模板匹配用于在图像中查找与特定图像模式相似的区域。
它可以用于对象识别、目标跟踪等任务。
3. 数据挖掘：在数据挖掘中，可以使用模板匹配来发现数据集中的模式或规律。
例如，通过比较不同数据集的特征，可以找到相似的数据集或模式。
4. 音频和视频匹配：在音频和视频处理中，可以使用模板匹配来识别特定的音频或视频模式。
它可以用于语音识别、音乐识别、视频内容分析等任务。
5. 生物信息学：在生物信息学领域，模板匹配用于在生物序列中查找相似的模式。
例如，在基因序列分析中，可以使用模板匹配来查找特定的基因或蛋白质序列。
总的来说，模板匹配是一种通用的技术，可以应用于各种领域和任务。
它的关键在于定义合适的模板和相似度度量方法，以准确地识别和匹配数据中的模式。
谢谢大家！。
十二种实用模板
十二种实用模板在日常生活和工作中，我们常常会遇到各种各样的事情和问题。
有时候我们可能会苦恼于如何解决这些问题，如何提高工作效率。
事实上，很多问题已经有了解决方法和可行的模板。
在这篇文章中，我将介绍十二种实用模板，帮助大家更好地应对生活和工作中的各种挑战。
1. SWOT分析模板SWOT分析模板是一种常用的管理工具，可以帮助我们全面评估问题或目标的优势、劣势、机会和威胁。
通过对这四个方面的分析，我们可以更好地了解问题的本质，并找到解决问题的方法。
2. 金字塔原理模板金字塔原理是一种有效的思维和表达方式。
按照金字塔的结构，将信息从总体到细节进行排列，并通过清晰的逻辑关系进行连接。
这种模板适用于写作、演讲和汇报等场合，帮助我们以简单明了的方式传递信息。
3. 快速决策模板在工作中，我们经常需要做决策。
快速决策模板可以帮助我们在短时间内作出明智的决策。
这个模板包括收集信息、评估风险、权衡利弊以及制定行动计划等步骤。
通过按部就班的流程进行，我们可以更加高效地做出决策。
4. 5W1H模板5W1H模板是一种常用的问题分析工具。
通过回答五个问题：何时、何地、何人、何事、为何和如何，我们可以全面了解问题的各个方面，并有针对性地制定解决方案。
5. 管理倒金字塔模板在管理中，倒金字塔模板可以帮助我们更好地组织和管理团队。
按照从上到下的顺序，将任务和责任逐层分配，确保每个成员都清楚自己的角色和工作内容。
这种模板可以提高团队的协作效率和工作质量。
6. PDCA循环模板PDCA循环模板是一种解决问题的方法，它包括四个步骤：计划（Plan）、执行（Do）、检查（Check）和改进（Act）。
通过不断地循环执行这四个步骤，我们可以不断改进和优化工作流程，提高工作效率。
7. 时间管理矩阵模板时间管理矩阵模板可以帮助我们更好地管理时间和任务。
将任务按照紧急程度和重要程度进行分类，有助于我们有针对性地安排工作和提高工作效率。
8.追问五个为什么模板追问五个为什么模板是一种问题追问方法。
模板匹配
halcon模板匹配* 在一个图片中获取ROI并在此图片中匹配dev_close_window ()dev_open_window (0, 0, 600, 600, 'black', WindowHandle)* 窗口语句read_image(Image,'L:/Halcon test/mk2.jpg')*read_image(Image,'L:/Halcon test/mk3.jpg')*read_image(Image,'L:/Halcon test/mk4.jpg')* 这里有4张图片，每一张都说明一个小问题，附图分析。
gen_rectangle1 (ROI1, 57.8333, 49.5, 181.167, 342.833)* 画一个矩形选择ROI，矩形在左上角，覆盖一个完整的，无变形规定尺寸的商标，作为模板。
reduce_domain(Image,ROI1,ImageReduced1)* 大图和这个矩形的ROI相减就会得到一个左上角的商标的图案作为模板，命名ImageReduced。
create_shape_model(ImageReduced1,0,0,rad(360),0,'no_pregeneration','use_polarity',40,10,ModelID1)* 创建一个比例不变（1:1）的匹配的轮廓模型。
具体参数下个帖子说明，也可见[Halcon算子学习交流区] Halcon模版匹配算子解析。
find_shape_model(Image,ModelID1,0,rad(360),0.7,13,0.5,'interpolation',0,0.9,Row,Column,Angle,Score)* 寻找与模板的大小尺寸必须是一比一匹配的，只是角度的不同而已，若大小发生变化，则不能匹配get_shape_model_contours(ModelContours1,ModelID1,1)* 在大图中获取匹配。
模板匹配
24
pyramid
图像金字塔
图像金字塔
26
在构建图像金字塔的过程中，速度是非常重要的，通常优先采用 2*2 的均值滤波器平滑图像，也就是说求2*2区域中的所有像素的平均 灰度值。
当在金字塔的最高层搜索到相应的模板实例时，将匹配点的坐标乘 以2，映射到金字塔的下一层。
此外,由于金字塔的最高层目标物体的灰度值可能发生实质性的变 化，这要求在匹配金字塔的较高层时应使用较为宽松的匹配阈值。
匹配过程
将模板沿着图像逐像素扫描，模板每移动一次 就会得到一个当前的Hausdorff距离。当模板 中的边缘点与图像中的边缘点非常接近，且图 像中的边缘点与模板中的边缘点也非常接近时， 会得到一个最小的Hausdorff距离，此时为最 优匹配。
改进
当图像中出现遮挡情况下算法效果不佳的主 要原因是由于在计算h (T, E) 时采用了最大 距离。如果用第k 大距离代替最大距离， Hausdorff距离将对100 / % k n 的遮挡可 靠，其中n表示模板边缘区域中像素点的数 量。。
������ + ������, ������ + ������
− ������������] ������
7
基于灰度值的模板匹配算法—NCC
从NCC的定义不难看出，-1≤ncc(r,c)≤1。当ncc(r,c)=±1时， 结果
图像与模板成线性关系： f(r+u,c+v)=at(u,v)+b
当 ncc(r，c)=1时，a>0，此时图像与模板的极性相同； 当 ncc(r ,c)=-1时， a<0 ，此时图像与模板的极性相反。
？
6
01 S A D : 计 算 模 板 与 图 像 之 间 差 值 的 绝 对 值 总 和
基于小波图像金字塔的SSDA快速模板匹配算法
中图分类号 ：Ｔ ２ Ｐ４
文献标识码：Ａ
文章编号 ：１ ７ 一１９ 一 ２ ０ ） — ０ ８ Ｏ ６ １ ， ２ （０ ７ １ ０ １ 一 ３ ７ １
Ａｂ ｔ ｃ ： ｈ ｍ ｇ ｓ ｍ ｔ ｈ ｎ ｈ ｏ ｙ ｓ ｗ ｄ ｌ ｐ ｌ ｅ ｎ ｔ ｅ ｉ ａ ｅ ｒ ｃ ｇ ｉ ｉ ｎ ａ ｄ ｕ ｄ ｒ ｔ ｎ ｎ Ｆ ｉ ａ ｅ ｓｒ ｔ Ｔ ｅ ｉ ａ ｅ ａ ｃ ｉ ｇ ｔ ｅ ｒ ｉ ｉ ｅ Ｙ ａ ｐ ｌ ｄ ｉ ｈ ｍ ｇ ｅ ｏ ｎ ｔ ｏ ｎ ｎ ｅ ｓ ａ ｄｉ ｇ． ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ａ
摘
要：图像 匹配理论在 图像识别和理解 中应用广泛。本 文介绍 了一种基于小波金字塔的 Ｓ Ｄ Ｓ Ａ快速模板 匹配算法，它
对传统 Ｓ Ｄ Ｓ Ａ算法进行 改进 ，采用 了一种 自 应阈值 Ｓ Ｄ 适 Ｓ Ａ算法 ，不断对 阈值进行 自适应更新来减少运算量。通过大量试验
对 比验 证 了此 算 法 的 实 时 性和 可 靠 性 。 关键词： 图像 匹配：小波 金 字塔 ： Ｓ Ａ：实 时性 ＳＤ
ｐ ｓ ｏｒ ａｒ ａ ａｓ ｉ ｇ ｍ ｃｈｉ ａ ｏ ｔ ｍ Ｓ ＤＡ ａｓ ｏ ｗ ｅ１ ｐｙ ｍｉ ｕｔ ｆ ｗ ｄ ｆ ｔ ｍａ ｅ ａｔ ｎｇ ｌｇ ｒｉ ｈ ｏＦ Ｓ ｂ ｅ ｎ ａｖ ｅｔ ｒａ ｄ． Ｗｅ ｍ ｏｖ ｔｈ ｔｒ ｄｉｔ ｏｎ ｉ ｐｒ ｅ ｅ ａ ｉ ＳＳ ＤＡ
进行改进， 最后提 出了一种基于小波金字塔的Ｓ Ｄ 快速模 板 ＳＡ
随着科学技术的迅猛 发展，图像匹配技术成为近代信息 处理，特别是数字图像处理 中的一项关键技术，国内外学者 进行 了大量的研究 …，是模 板匹配中最常用的一个匹配方
法。 它在 目标识别和跟踪 、 天气预报、立体视觉 、 雷达跟踪、
ncc模板匹配算法 金字塔 -回复
ncc模板匹配算法金字塔-回复NCC模板匹配算法金字塔：从理论到实践引言：在计算机视觉领域中，模板匹配算法是一种常见而重要的图像处理方法。
它可以用于在一个图像中寻找到与给定模板最相似的区域，并进行识别、跟踪、检测等任务。
然而，由于图像中的物体可能存在尺度变化、旋转、光照变化等问题，传统的模板匹配算法往往会受到影响，导致匹配结果不准确。
为了解决这些问题，NCC（Normalized Cross-Correlation）模板匹配算法金字塔应运而生。
第一部分：NCC模板匹配算法的基本原理NCC模板匹配算法是基于互相关运算的。
在模板匹配过程中，首先需要获取到待匹配图像和模板图像。
然后，通过在待匹配图像上滑动模板，计算模板与图像之间的相似度。
1.1 归一化互相关运算归一化互相关运算是NCC模板匹配算法的关键。
它使得模板和图像之间的相似度可以在不同的尺度下进行比较。
1.2 互相关运算公式互相关运算可以通过模板和图像的像素值进行计算。
在NCC模板匹配算法中，互相关运算的公式如下所示：NCC(x, y) = 1/n * Σ[(T(i, j) - μ_T) * (I(x + i, y + j) - μ_I)]其中，T(i, j)表示模板图像中坐标为(i, j)的像素值，I(x, y)表示待匹配图像中坐标为(x, y)的像素值。
μ_T和μ_I分别表示模板图像和待匹配图像的均值。
1.3 归一化互相关运算归一化互相关运算通过计算互相关值之间的相似度，来确保模板匹配算法在不同的尺度下能够得到一致的结果。
具体公式为：NCC(x, y) = Σ[(T(i, j) - μ_T) * (I(x + i, y + j) - μ_I)] / [σ_T * σ_I]第二部分：金字塔的概念及其应用为了解决尺度变化的问题，NCC模板匹配算法引入了金字塔的概念。
金字塔是一种多尺度的图像表示方法，它通过对图像进行不同分辨率的缩放，使得算法能够在不同尺度下进行匹配。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
目录
1、Opencv模板匹配原理--没有金字塔 (2)
2、模板匹配—使用金字塔 (3)
1）主要函数简介 (3)
2）程序流程 (3)
3、验证和结果 (3)
1）实验环境 (3)
2）实验结果 (3)
Opencv模板匹配
1、Opencv模板匹配原理--没有金字塔
函数：cvMatchTemplate( Source, Target, result, method);
说明：
Source：源图像，一般我们使用灰度图像；
如果source为RGB图像，使用函数cvCvtColor(source,dst,CV_RGB2GRAY)
这里，dst为转换后的灰度图像。
Target：模板图像。
Result：匹配后的矩阵，width = S_width – T_taget + 1 ，height = S_height – T_height +1 使用函数IplImage* result = cvCreateImage( resultSize, IPL_DEPTH_32F, 1 )获得。
Method:
CV_TM_SQDIFF:
CV_TM_SQDIFF_NORMED
CV_TM_CCORR
CV_TM_CCORR_NORMED
CV_TM_CCOEFF
CV_TM_CCOEFF_NORMED
一般的，使用CV_TM_CCORR_NORMED，存在的问题是没有使用去均值，可能对亮度变化比较敏感。
程序流程：
读入模板和源图像→建立result图像→模板匹配→使用cvMinMaxLoc找到最大（最小）值→输出结果
2、模板匹配—使用金字塔
1）主要函数简介
cvPyrDown( src，dst，filter )
src：源图像，尺寸为width×height
dst：经过一次下采样得到的图像，尺寸为width/2 ×height/2
filter：卷积滤波器，目前仅支持CV_GAUSSIAN_5×5
cvSetImageROI( image,rect )
image：源图像，经过这个函数后，图像大小变为rect（长方形）
rect：（x，y，width，height）（x，y）为长方形的左上角坐标，width，height为长方形的宽和高。
2）程序流程
读入模板和源图像→cypyrdown（假设只有一次）得到源图像和模板下采样图像→设置这里的匹配result图像→模板匹配→使用cvMinMaxLoc找到最大值→以这个最大值为中心（x1，y1），将源图像裁剪为width = W_template +7 ，height = H_template+7图像，rect左上角坐标为X2=x1 - W_template/2 -3 Y2=y1 - H_template/2 -3→再次建立result1图像→模板匹配→使用cvMinMaxLoc找到最大值
3、验证和结果
1）实验环境
Core i5 2410M thinkpad x220主机
Ubuntu10.04 –gcc
源图像大小360×360，模板大小140×140
采用一级金字塔
验证方法：源图像S、模板T，分别采用加噪声和更改亮度
2
模板匹配程序耗时约10ms。