Python和OpenCV进行多尺度模板匹配实现
本文将实现如何将标准模板匹配扩展到多尺度,使其可以处理模板和输入图像大小不同的匹配。具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
目录
1. 效果图
2. 原理
3. 步骤
4. 源码
5. 参考
这篇博文将实现如何将标准模板匹配扩展到多尺度,从而使其更加健壮。使其可以处理模板和输入图像大小不同的匹配。
1. 效果图
模板匹配问题:对于模板和图像中不一致的情况,会发生错误检测。
如下图左侧模板小,右侧图像中大,虽然完全一致,只是大小不一样,却未被检测到。
优化:多尺度模板匹配,对于模板和图像中有平移和缩放的情况可以完美工作。
如下图:
多尺度模板匹配,gif 详细效果图:
2. 原理
使用cv2.matchTemplate进行模板匹配,不是很健壮。当模板的尺寸与检测图像上的尺寸不匹配时,将面临错误检测。
模板匹配具有平移不变性。通过扩展可以使其对伸缩性(即大小)的变化更加健壮。
多尺度模板匹配可以处理平移和缩放中的变化,但对旋转或非仿射变换的变化不具有鲁棒性。
对于非仿射变换上的旋转,可使用检测关键点,提取局部不变描述符,并应用关键点匹配(keypoint matching)。
如果模板相当严格且边缘映射良好,只关心平移和缩放,那么多尺度模板匹配可以提供非常好的结果;
使用边缘映射而不是原始图像进行模板匹配可以大大提高模板匹配的精度。
模板匹配不能很好地说明一个对象是否没有出现在图像中。 可以通过设置相关系数的阈值,但实际上是不可靠和稳健的。优化:更健壮的方法——关键点匹配。
3. 步骤
1)在每次迭代中,图像都会被调整大小并计算Canny边缘图;
2)应用模板匹配,找到相关系数最大的图像的边界框(x,y)坐标;
3)最后,将这些值存储在簿记变量中;
4)在算法的最后,找到所有尺度上相关系数响应最大的区域的(x,y)-坐标,然后绘制边界框;
4. 源码
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5. 参考
https://www.pyimagesearch.com/2015/01/26/multi-scale-template-matching-using-python-opencv/
到此这篇关于Python和OpenCV进行多尺度模板匹配实现的文章就介绍到这了
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_40985985/article/details/112230085