先读小图再读大图然后从大图中找出跟小图匹配的部分

royforlinux 2004-04-29 04:38:06

用个直立图来做，原代码有吗？相似的也可以，能比较小图和大图有什么不同或同就可以了。

...全文

40 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

最近在做图像检测上的项目，需要进行图像匹配的相关内容，查阅了opencv的匹配方法，整理了模版匹配和特征点匹配的内容，并总结成博客。模版匹配与特征点匹配模板匹配模版匹配是一种最原始、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（类似于滑窗法），每次滑动都计算模板与模板下方的目标子图的相似度。但模板匹配具有一定的局限性，也是我在实际操作时发现的。局限性主要表现在模版图片只能在目标图标上进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。也就是说，如

入实验室后，我读的第一篇paper是：Needle-Match: Reliable Patch Matching under High Uncertainty，其中涉及到了patch相似度匹配，作为一个新人我对此没有任何基础，我完全不懂如何匹配出相似的patch,当时在网上也没有找到说的很清楚的参考资料，经过两周的学习和matlab仿真,我简单讲讲如何找出一幅图中相似的p块和q块，这都是很简单的知识，仅仅献给初学者（若有错误欢迎指正）：在一幅512*512的灰度图中，以3x3的patch为例，在全图匹配

在定位中通常需要根据目标区域特征在图像中找出其正确的位置。使用比较多的方法还是模板匹配，模板匹配是根据区域的灰度值进行匹配，将结果存储在矩阵中，然后根据模板匹配所使用方法的不同寻找矩阵中最大值或者最小值就是最佳匹配。在opencv中使用cv::matchTemplate(src, temp, result, CV_TM_CCORR_NORMED);算子进行匹配。具体相关的解释见：http://

本篇文章讲解直方图反向投影与子图像匹配，原理及代码角度讲解文章目录前言一. 直方图反向投影1. 原理浅析2. 应用及代码层面3. 代码讲解二. 图像匹配1. 浅显原理2. 代码实践①. 单对象模板匹配②. 多对象模板匹配3. 代码讲解①. 单目标匹配②. 多目标匹配* np.where()* python的 * 与 *** zip方法三. 总结前言该篇文章的主要内容牵扯到了一些多目标识别的基础，同时也是学习OpenCV必须掌握的东西，不仅仅是代码层面的，原理层面也必须要有一定的了解。一. 直方图反

文章目录二分匹配——Bipartite Graph Matchings[LnJJF]认识：什么是二分图？理解：现实模型如何与二分图相互转化？如何判断能否转化？能够转化的话，如何转化？应用：已知一个二分图，求最大匹配数的方法是什么？匈牙利算法示例解析匈牙利算法求二分图最大匹配的通用思路匈牙利算法核心部分代码展示(C++)——通用代码模板活用：那些题目不是求最大匹配数，但是可以转化为求最大匹配数来做？1. 最小顶点覆盖数=最大匹配数什么是最小顶点覆盖？为什么最小顶点覆盖数=最大匹配数？有什么现实模型，是问最小顶

4,499

社区成员

15,350

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章