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多方向模板的构造及匹配的快速算法下载
weixin_39822095
2019-08-04 05:00:29
多方向模板的构造及匹配的快速算法,
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/yuzg86/4303953?utm_source=bbsseo
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多
方向
模板
的
构造
及
匹配
的
快速
算法
多
方向
模板
的
构造
及
匹配
的
快速
算法
,
基于投影特征的
快速
图像
匹配
方法 (2010年)
为了减少现有投影法
模板
中的冗余像素和
匹配
过程中无效的投影计算,提出了一种基于投影特征的
快速
图像
匹配
方法。基于投影法
匹配
原理和目标物体最小纵横比矩形特性,
构造
出平行四边形
模板
,并应用四
方向
链码实现该
模板
的投影变换;在图像
匹配
过程中,基于
模板
投影数据的取值范围和动态阂值序贯相似性检测原理,实现投影变换过程中灰度值的实时判定。实验结果表明,本文提出的方法与其他图像
匹配
算法
相比在运算速度上优势显著。
人脸情绪识别 表情识别
基于弹性
模板
匹配
的人脸表情识别程序。Gabor小波变换提取人脸表情特征以
构造
表情弹性图,基于弹性
模板
匹配
及K-近邻的分类
算法
实现人脸表情的识别。 vs2010下运行通过。
模板
匹配
和特征点
匹配
学习笔记
刚好最近在做项目,老师让查
模板
匹配
与特征点
匹配
的相关知识,搜了很多博客,整理成word文档,顺便也来发个博客。
模板
匹配
模板
匹配
是一种最原始、最基本的识别方法。简单来说,
模板
匹配
就是用一幅已知的
模板
图片在目标图片上依次滑动,每次滑动都计算
模板
与
模板
下方子图的相似度。如果是单个目标的
匹配
,只需要取相似度最大值所在的位置就可以得到
匹配
位置。如果要
匹配
多个目标,只需要设定阈值,只要相似度大于阈值则认为是
匹配
的目标。
模板
匹配
的主要应用场景:字符
匹配
,车牌识别,图像拼接 基于区域(灰度值).
使用OpenCV实现Halcon
算法
(4)OpenCV实现边缘
模板
匹配
算法
本文转自:OpenCV研习社 背景概述 OpenCV中自带的
模板
匹配
算法
,完全是像素基本的
模板
匹配
,特别容易受到光照影响,光照稍微有所不同,该方法就会歇菜了!搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心,一用该方法马上很伤心,悲喜交加,充分感受到了理想与现实的距离,不过没关系,这里介绍一种新的
模板
匹配
算法
,主要是基于图像边缘梯度,它对图像光照与像素迁移都有很强的抗干扰能力,据说Halcon的
模板
匹配
就是基于此的加速版本,在工业应用场景中已经得到广泛使用。
算法
原理 该
算法
主要是基于图像梯度.
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