模板匹配(机器视觉算法与应用)
模板匹配的概念 -回复
模板匹配的概念-回复模板匹配的概念及其应用引言在计算机视觉领域中，模板匹配是一种常用的图像处理技术。
它通过在待检测图像中搜索特定的模板，并找到模板在图像中的位置和形状，为后续的分析和处理提供基础。
本文将详细介绍模板匹配的概念、原理及其应用。
一、模板匹配的概念1.1 模板模板是用来表示目标形状或特征的图像片段，通常由一个小矩形区域组成。
模板可以是简单的几何形状，也可以是复杂的图像。
1.2 模板匹配模板匹配是指在待检测图像中寻找与给定模板最相似的子图像的过程。
其基本思想是通过计算图像中每个可能位置与模板之间的相似度，找到相似度最高的位置作为匹配结果。
二、模板匹配的原理2.1 相似度度量模板匹配的核心问题是如何度量两个图像之间的相似度。
常用的相似度度量方法包括平方差和相关性等。
平方差方法基于图像灰度值之间的差异计算相似度。
具体来说，对于待检测图像中的每个像素与模板的对应像素，计算其差的平方，并将所有像素的平方差累加得到相似度。
相关性方法通过计算待检测图像和模板的归一化互相关函数来度量相似度。
互相关函数表示了两个图像在不同位置上的相关性，相似度取决于互相关函数的峰值。
2.2 模板匹配方法常用的模板匹配方法包括全局匹配和局部匹配。
全局匹配将整个待检测图像与模板进行相似度计算，选取相似度最高的位置作为匹配结果。
这种方法适用于模板占据整个图像或目标的形状相对简单的情况。
局部匹配将待检测图像分割为多个小块，每个小块与模板进行相似度计算，再通过聚类等方法找到最佳匹配位置。
这种方法适用于目标在图像中的位置不确定或存在多个目标的情况。
三、模板匹配的应用3.1 目标识别与跟踪模板匹配在目标识别与跟踪中发挥着重要作用。
它可以用于检测、识别和跟踪图像中的目标，如人脸、车辆、物体等。
通过对目标特征进行建模并与图像进行匹配，可以实现目标的定位和跟踪。
3.2 图像检索模板匹配可以应用于图像检索中。
通过将待检索图像与数据库中的模板进行匹配，可以找到相似度最高的图像，实现基于内容的图像检索。
模板匹配算法在图像识别中的应用
模板匹配算法在图像识别中的应用在计算机视觉领域中，图像识别一直是研究的重点之一。
众所周知，图像识别的核心问题是如何实现图像特征的提取和匹配。
其中，模板匹配算法被广泛应用于图像识别领域，成为了一种非常有效的形式识别方法。
本文将从模板匹配算法的基本原理、流程和实际应用三个方面对其在图像识别中的应用进行分析。
一、模板匹配算法的基本原理模板匹配算法是一种基于相似度度量的匹配方法，它是通过比较匹配对象与预定义模板之间的相似性来实现目标识别的。
具体来说，模板匹配算法把待识别的图像与已知的目标模板进行比较，找到最匹配模板的位置并进行标注，从而完成目标物体的定位。
通常来说，模板匹配算法可以分为两个步骤：特征提取和特征匹配。
在提取特征阶段，模板匹配算法会根据事先定义的特征模板，将原始图像进行特征提取，并得到一系列特征点。
在特征匹配阶段，算法将通过捕捉原始图像与特征模板之间的相似性，计算出它们之间的匹配度，并标识出与特征模板最匹配的区域。
二、模板匹配算法的流程模板匹配算法的整个流程可以简单描述为以下三个步骤：1. 特征提取：针对目标识别问题，根据实际情况选择合适的特征提取方式并得到一系列特征点。
2. 特征匹配：计算被匹配图像和模板图像之间的相似度，并标识出最匹配的区域。
3. 特征检测：将特征匹配的结果进行检测，确定是否匹配成功。
在具体实现中，模板匹配算法还需进行一些优化及改进。
比如，通过对图像进行预处理，可以灵活控制算法的误差和效率；通过加入神经网络或深度学习模型，可以进一步提高算法的准确率和精度。
三、模板匹配算法在图像识别中的应用在实际应用中，模板匹配算法已经得到广泛应用，如面部识别、指纹识别、人体姿态识别、车牌识别、医学影像识别等领域。
下面，我们以人脸识别为例，简单介绍模板匹配算法的应用。
在人脸识别中，可选取样本图片中的人脸作为匹配模板，并在另一张图片中对人脸进行识别匹配。
通常采用的匹配方式有两种：一种是欧氏距离匹配；另一种是相关系数匹配。
模板匹配(机器视觉算法与应用)
模板匹配典型算法原理01 模板w开始位置在图像f的左上角当w的中心位于f的边界上时，围绕f的边界需要进行填充。
填充通常被限制为模板宽度的一半。
02 模板从左上角向右下角开始移动每次移动一个像素的位置，过程中可以得到模板和图像各位置间的相似度。
03 生成结果图像相似度量值保存到结果图像中. 在结果图像中的每个位置都包含匹配度量值。
04 找到匹配位置根据所用的匹配算法不同，对结果图像进行处理分析，找到匹配位置。
基于灰度值的模板匹配算法。
基于边缘的模板匹配算法基于形状的模板匹配算法Gray-Value-Based Template Matching基于灰度值的模板匹配基于灰度值的模板匹配—基本概念相似度量相似度量S是一个函数，函数中的参数包括：①模板中各点的灰度值t(r,c)；②模板感兴趣区域移动到图像当前位置时感兴趣区域中的灰度值f(r+u,c+v)；然后基于这些灰度值计算一个标量值作为相似度量。
01 S A D :计算模板与图像之间差值的绝对值总和02S S D :计算模板和图像之间差值的平方和问题●在光照保持不变的情况下，SAD 和SSD 相似度量的结果非常好。
●当光照发生变化，甚至在图像中存在相同物体的情况下，他们都将返回非常大的结果!基于灰度值的模板匹配——相似度量方法—SAD,SSD （Sum of absolute/squared difference ）？03N C C ：归一化互相关系数基于灰度值的模板匹配——相似度量方法—NCC (Normalized cross--correlation)(,)(,)(,)(,)u v Tc r c t u v f r u c v ∈=++∑结果•基于灰度值的模板匹配方法原理简单。
•在良好的光照条件下可以得到很满意的匹配结果。
Advantages优点 Disadvantages缺点 •受光照影响大，抗干扰性不强。
•图像存在遮挡、部分隐藏、信息缺失、混乱时 不能正确找到目标物体。
机器视觉模板匹配算法
机器视觉模板匹配算法
机器视觉模板匹配算法是一种基于图像处理技术的图像识别与
匹配方法。
该算法的基本思想是先将需要识别的目标图像称为模板，然后通过将其与待识别图像进行比对，找出相似度最高的区域，以识别目标。
在这个过程中，模板匹配算法可以通过像素级别的比较，快速准确地实现对目标区域的检测与识别。
模板匹配算法主要包含以下几个步骤：首先，需要将模板图像与待识别图像进行灰度化处理，以便进行像素级别的比较。
接着，将模板图像覆盖在待识别图像上，逐个像素比较，得到一个相似度矩阵。
其中，相似度矩阵中的每一个元素代表了图像上对应像素的相似程度。
最后，通过寻找相似度矩阵中的最大值，即可找到待识别图像中与模板图像最相似的区域。
目前，模板匹配算法已经广泛应用于各种领域，如医学影像分析、工业视觉检测、安防监控等。
在实际应用中，模板匹配算法可以通过不同的算法组合和参数设置，实现不同场景下的目标检测和识别。
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机器视觉应用技术实验09模版匹配
实验9 模板匹配一、实验目的1.掌握OpenCV下图像模板匹配方法的使用。
2.掌握AiCam框架的部署和使用。
二、实验环境硬件环境：PC机Pentium处理器双核2GHz以上，内存4GB以上操作系统：Windows7 64位及以上操作系统开发软件：MobaXterm实验器材：人工智能边缘应用平台实验配件：无三、实验内容1.算法原理1.1 基本描述模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。
简单而言，模板就是一幅已知的小图像。
模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。
1.2 专业术语●图像模板匹配：模板匹配是指在当前图像A内寻找与图像B最相似的部分，一般将图像A称为输入图像，将图像B称为模板图像。
模板匹配的操作方法是将模板图像B在图像A上滑动，遍历所有像素以完成匹配。
1.3 常用方法●图像模板匹配：OpenCV中matchTemplat方法去实现通过模板与目标图像进行寻找最佳匹配。
# image ：输入一个待匹配的图像，支持8U 或者32F 。
# templ ：输入一个模板图像，与image 相同类型。
# result ：输出保存结果的矩阵，32F 类型。
# method ：要使用的模板匹配方式。
opencv 中匹配方式有六种可供选择：# -cv::TM_SQDIFF# 计算模板与目标图像的方差，由于是像素值差值的平方的和，所以值越小匹配程度越高。
# -cv::TM_SQDIFF_NORMED# 范化的cv::TM_SQDIFF ，取值为0-1之间，完美匹配返回值为0。
# -cv::TM_CCORR# 使用dot product 计算匹配度，越高匹配度就好。
# -cv::TM_CCORR_NORMED# 范化的cv::TM_CCORR ，0-1之间。
# -cv::TM_CCOEFF# 采用模板与目标图像像素与各自图像的平均值计算dot product ，正值越大匹配度越高，负#值越大图像的区别越大，但如果图像没有明显的特征（即图像中的像素值与平均值接近）则返回值越接近0。
基于模板匹配的视觉定位技术研究与应用
3、多模态信息融合：在现实场景中，往往同时存在多种类型的视觉信息（如 文字、图形、人脸等）。因此，未来的研究可以尝试将多模态信息进行融合， 从而更加全面地提取出视觉中的有用信息。
4、跨领域应用拓展：目前基于模板匹配的视觉定位技术已经在多个领域得到 了应用。然而，仍有诸如艺术鉴赏、遥感图像分析等众多领域尚未得到充分应 用。
未来展望
基于模板匹配的视觉定位技术在当前的应用中已经取得了显著的成果，未来的 发展也将会更加广泛和深入。以下是几个可能的研究方向：
1、高性能计算资源的利用：随着计算能力的提升，未来可以考虑使用更强大 的计算资源来提高模板匹配的效率和精度。例如，利用GPU等加速器可以加速 图像处理的速度。
2、深度学习技术的融合：目前基于模板匹配的视觉定位技术主要依赖于传统 的图像处理方法。然而，随着深度学习技术的不断发展，未来的研究可以尝试 将深度学习技术融入到视觉定位过程中，从而进一步提高匹配的精度和鲁棒性。
应用场景
基于模板匹配的视觉定位技术在多个领域都有应用，以下是几个主要应用场景 的介绍。
1、机器人导航
在机器人导航领域，基于模板匹配的视觉定位技术可用于实现机器人对环境的 感知和定位。例如，机器人可以通过拍摄周围环境的图片，与预先存储的模板 图片进行匹配，从而确定自身的位置和方向。
2、智能家居控制
基于模板匹配的视觉定位技术研究与应 用
01 引言
03 应用场景 05 未来展望
目录
02 技术原理 04 案例分析
引言
在当今的计算机视觉领域，基于模板匹配的视觉定位技术具有广泛的应用前景。 这种技术通过在目标图像中寻找与模板图像相匹配的特征，从而实现目标定位。 它在机器人导航、智能家居控制、视频监控等领域都具有重要的实用价值。本 次演示将详细阐述基于模板匹配的视觉定位技术原理，介绍其应用场景，并通 过具体案例进行分析，最后对未来发展进行展望。
模板匹配技术在图像识别中的应用
模板匹配技术在图像识别中的应用摘要：当前，图像识别的应用逐渐深入社会各行各业，对多样化的功能需求具有较强的适应能力，可以提供良好的信息收集与处理效果。
模板匹配技术属于一种处理的额外技术分支，其能够利用计算机装置进行自动化求解，实现快速识别目标图像的效果。
通过应用模板匹配技术，有利于图像识别的进一步应用，达到增强效率与处理质量的目标。
本文首先分析模板匹配技术的基础概念，随后深入研究主要应用途径，最后阐述存在的问题和解决方案，以供参考。
关键词：模板匹配；图像识别；应用策略引言：模板匹配基于计算机处理技术，其能够通过数据收集与识别流程进一步提高整体图像应用效果。
合理的模板匹配应用有利于计算机识别率的提升，能够快速解决图像识别的痛点问题，达到良好的处理质量。
通常情况下，匹配识别需要将多种差异化图像进行对比，并将已知内容带入到对应的模式中，达到原始识别的效果。
因此，通过利用模板匹配技术，可以进一步强化图像识别的基础效率，降低出现问题的可能性，实现良好的应用质量。
一、模板匹配技术的基础概念当前，图像识别属于工程分析的热门领域之一。
在其应用的过程中，需要处理大量的信息数据，并根据对应的库存展开对比操作，实现高效率、高质量的识别目标。
在这一流程中，模板匹配能够发挥良好的识别效果，并有利于后续的跟踪处理，可以进一步强化整体图像识别的质量，降低出现问题的概率。
图像匹配通过将差异化内容进行分析与处理，实现传感器多层次应用的目标。
同时，还需要将图像在坐标处理中进行定位，使其可以加入对应模式，有效应用基础算法进行处理。
在其应用过程中，可以采用绝对差值的方式，简化基础相似度处理流程，大幅加强应用效率[1]。
还刻意利用不变矩策略进行识别，进一步强化基础旋转适应性。
利用模板匹配技术，有利于提高图像识别的准确程度，并大幅加强抗干扰能力，具有可观的实用性程度。
模板匹配技术整体计算需求规模较为庞大，但应用优点显著，可以适应简单图形如背景区域、汽车品牌、飞机处理等多方面内容，也可以匹配复杂化图像的处理，如字符自动识别、指纹精细化比对、人脸分析等。
模板匹配算法
模板匹配算法首先，模板匹配算法的基本原理是通过计算给定图像与模板图像之间的相似度来实现匹配。
在实际应用中，通常采用的是灰度图像，因为灰度图像只有一个通道，计算起来相对简单。
常用的相似度计算方法有平方差匹配、相关性匹配和归一化互相关匹配等。
其中，平方差匹配是最简单的一种方法，它通过计算两幅图像对应像素之间的差的平方和来得到相似度。
相关性匹配则是通过计算两幅图像的亮度之间的相关性来得到相似度。
而归一化互相关匹配则是将两幅图像进行归一化后再进行相关性匹配，以消除亮度差异的影响。
这些方法各有优缺点，可以根据实际情况选择合适的方法。
其次，常用的模板匹配算法有暴力匹配、快速匹配和优化匹配等。
暴力匹配是最简单的一种方法，它通过遍历给定图像的每一个像素来计算相似度，然后找到最相似的部分。
虽然暴力匹配的计算量大，但是它的原理简单，容易实现。
快速匹配则是通过一些优化的数据结构和算法来加速匹配过程，例如使用积分图像和积分图像模板来实现快速匹配。
而优化匹配则是通过一些启发式方法和优化算法来进一步提高匹配的准确度和速度。
这些算法各有特点，可以根据实际需求选择合适的算法。
最后，模板匹配算法在实际应用中有着广泛的应用。
例如在人脸识别、指纹识别、车牌识别和医学图像处理等领域都有着重要的应用。
在人脸识别中，可以通过模板匹配算法来实现人脸的定位和识别。
在指纹识别中，可以通过模板匹配算法来实现指纹的匹配和比对。
在车牌识别中，可以通过模板匹配算法来实现车牌的定位和识别。
在医学图像处理中，可以通过模板匹配算法来实现病灶的定位和识别。
这些应用都充分展示了模板匹配算法在实际中的重要性和价值。
综上所述，模板匹配算法是一种常用的图像处理和模式识别技术，它通过计算给定图像与模板图像之间的相似度来实现匹配。
常用的相似度计算方法有平方差匹配、相关性匹配和归一化互相关匹配等。
常用的模板匹配算法有暴力匹配、快速匹配和优化匹配等。
模板匹配算法在实际应用中有着广泛的应用，包括人脸识别、指纹识别、车牌识别和医学图像处理等领域。
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模板匹配典型算法原理
01 模板w开始位置在图像f的左上角
当w的中心位于f的边界上时，围绕f的边界需要进行填充。
填充通常
被限制为模板宽度的一半。
02 模板从左上角向右下角开始移动
每次移动一个像素的位置，过程中可以得到模板和图像各位置间的相似度。
03 生成结果图像
相似度量值保存到结果图像中. 在结果图像中的每个位置都包含匹配度量值。
04 找到匹配位置
根据所用的匹配算法不同，对结果图像进行处理分析，找到匹配位置。
基于灰度值的模板匹配算法。
基于边缘的模板
匹配算法
基于形状的模板
匹配算法
Gray-Value-Based Template Matching
基于灰度值的模板匹配
基于灰度值的模板匹配—基本概念
相似度量
相似度量S是一个函数，函数中的参数包括：
①模板中各点的灰度值t(r,c)；
②模板感兴趣区域移动到图像当前位置时感兴趣区域
中的灰度值f(r+u,c+v)；
然后基于这些灰度值计算一个标量值作为相似度量。
01 S A D :计算模板与图像之间差值的绝对值总和
02
S S D :计算模板和图像之间差值的平方和
问题
●在光照保持不变的情况下，SAD 和SSD 相似度量的结果非常好。
●当光照发生变化，甚至在图像中存在相同物体的情况下，他们都将返回非常大的结果!
基于灰度值的模板匹配——相似度量方法—SAD,SSD （Sum of absolute/squared difference ）
？
03
N C C ：归一化互相关系数
基于灰度值的模板匹配——相似度量方法—NCC (Normalized cross--correlation)
(,)(,)(,)(,)
u v T
c r c t u v f r u c v ∈=
++∑
结果
•基于灰度值的模板匹配方法原理简单。
•
在良好的光照条件下可以得到很满意的匹配
结果。
Advantages
优点 Disadvantages
缺点 •
受光照影响大，抗干扰性不强。
•图像存在遮挡、部分隐藏、信息缺失、混乱时 不能正确找到目标物体。
01
02
Edge matching
基于边缘的模板匹配算法
基于边缘的模板匹配算法
1
2
3
使用原始边缘点或者增加每个点的一些特性。
将边缘分割为多个几何基元，然后匹配这些几何基元。
得到边缘上的突变点，然后匹配这些突变点。
三种策略
平移情况下的均方边缘距离可表示为：
其中，T 表示模板边缘区域，d(r, c) 表示边缘提取后待搜索图像背景的距离变换。
缺点：图像边缘有遮挡时，返回的距离将会非常大。
棋盘距离—8连通
街区距离--4连通欧氏距离
（三）在距离图上用上述两个掩码分别从左上到右下和右下到左上进行逐行扫描，将掩码覆盖区域中的距离值与掩码中 相应位置上的距离值求和，然后从掩码的所有计算结果中选择最小的值作为当前像素的距离值。
1 1
1
1
2 1 2 1 0 1 2
1
2
原图街区距离
棋盘距离欧氏距离
h (T, E) 表示了模板边缘点与最近图像边缘点之间的最大距离；
h (E, T) 的定义与h (T, E) 互为对称，它表示了图像边缘点与最近模板边缘点之间的最大距离。
Hausdorff距离是由这两个距离的最大值决定。
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。
尽管改进的Hausdorff距离能够解决遮挡和混乱带来的问题，但是当遮挡部分较大时，该方法会找到较多的错误实例。
此外由于Hausdorff距离的计算量较大，这使得算法的实时性比较差，对于那些实时性要求较高的在线系统该方法往往不能满足。
R-Table
上面所说的所有基于边缘的算法都存在一个缺陷，就是它们都需要在图像中提取出边缘。
这就导致目标识别算法只能够适用于非常小范围的光照变化。
如果降低对比度，提取到的边缘点就越来越少，更多的遮蔽也会造成相似的影响。
缺陷
总结
基于边缘点的模板匹配算法
Shape-based
基于形状的模板匹配
相似度量 S ：
,,2222
11,,11||||||||i i i i
i i
i i
T
n
n
i i r r c c r r c c i q p
i i i q p i i r r c c r r c c t v u w d e
s n d e n t u v w +++++==++++++==++∑∑
归一化后的相似度量 S ：
,,11
11i i i i
n n
T
i q p i r r c c i r r c c i i s d e t v u w n n +++++====+∑∑当图像中存在遮挡的情况，遮挡部分像素点的梯度向量的模非常小，它与模板相应位置梯度向量的内积也是一个非常小的值，几乎不影响总和；当图像中存在混乱的情况，混乱部分对应的模板相应位置梯度向量的模非常小，它们的内积仍然不影响总和。
然而,公式提供的相似度量仍不能真正的满足光照变化的情况。
这是因为梯度向量的模取决于图像的亮度：当图像较亮时，梯度向量的模较大；当图像较暗时，梯度向量
结果
由于梯度向量进行了归一化，该相似度量将返回一个小于等于1的值。
当 s=1时，说明模板与图像之间一一对应；
当图像中目标物体的50%被遮挡时，该相似度量将不会超过0.5。
因此，它可以让用户选择一个直观的阈值来决定具体的匹配对象。
对基于形状的模板匹配算法测试后显示基于形状的模板匹配算法在存在严重遮挡、混乱或非线性光照变化的情况下实现了非常高的识别率。
优点
总结
pyramid
图像金字塔
图像金字塔
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。
模板匹配算法
The End。