急问：在图像识别中，模板匹配方法怎么处理尺度不变性？

wuxuewen1976 2011-11-30 11:37:23

我有一些这样的图片，想识别中心的白色圆圈的圆心位置。
不知道采用什么算法可以快速识别。
想采用模板匹配方法，但是模板匹配方法好像不支持尺度不变性，如果待测图像放大或缩小后，就识别不出来了。

请高人指点迷津

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bios8086 2011-12-05

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[Quote=引用 3 楼 wuxuewen1976 的回复:]

怎么求最内圆的外轮廓？
[/Quote]
你可以先了解下广义霍夫变换

wuxuewen1976 2011-12-01

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怎么求最内圆的外轮廓？

fengbingchun 2011-12-01

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先求出最内圆的外轮廓，圆心不就出来了吗

经典常用的图像处理算法，及其C实现，每个文件夹下都包含其相应源代码和处理前后的图片

java指纹识别 java识别图片匹配

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，自2000年由Intel的俄罗斯研究团队开始开发至今，已成为全球计算机视觉领域中最广泛使用的库之一。其丰富的函数库支持包括图像处理、特征检测、物体识别、机器学习等多种功能，被广泛应用于工业检测、安全监控、生物识别、人机交互、医疗图像处理等多个领域。模板匹配是计算机视觉领域中的一项基础技术，它涉及到在一个大的图像中寻找与给定小图像（模板图像）最为相似的区域。

这些特征对图像的缩放和旋转是不变的，并且对照明变化和3D相机视点的改变是部分不变的。这些特征对图像比例和旋转是不变的，并且被证明可以在相当大的仿射失真、3D 视点变化、噪点添加和照明变化范围内提供强大的匹配。识别过程是使用快速的最近邻算法将单个特征与已知对象的特征数据库进行匹配，然后进行 Hough 变换以识别属于单个对象的聚类，最后通过最小二乘解进行验证以获得一致的姿态参数。所有未来操作都在相对于为每个特征分配的方向、尺度和位置进行转换的图像数据上执行，从而提供对这些转换的不变性。行百里者，半于九十。

在物体识别与图像匹配任务中，场景复杂度（如目标缩放、视角变化、光照波动）常导致传统关键点（如固定尺度下的边缘点、角点）失去匹配价值。尺度不变关键点通过突破 “固定尺度局限”，提取具有全局一致性与局部辨识度的图像特征，成为解决跨尺度、跨场景匹配问题的核心技术（典型代表如 SIFT、SURF 算法）。其独特图像特征主要体现在以下五个维度，且每一项特征均紧密服务于 “精准图像匹配” 的核心需求。一、多尺度空间下的 “尺度鲁棒性” 特征：突破固定尺度局限。

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