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  • 原图中寻找模板匹配图像

     

     

     

     

     

     代码如下:

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <iostream>
    
    #include <math.h>
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    Mat src, temp, dst;
    //Trackbar的参数:
    int match_method = TM_SQDIFF;  //match_method指针指向第一种匹配方法
    int max_track = 5;             // max_track指针有5种方法       
    
    const char* INPUT_T = "input image";
    const char* OUTPUT_T = "result image";
    const char* match_t = "template match-demo";
    void Match_Demo(int, void*);
    int main(int argc, char** argv) {
        // 待检测图像
        src = imread("L:/10.jpg");
        // 模板图像
        temp = imread("L:/11.jpg");
        if (src.empty() || temp.empty()) {
            printf("could not load image...
    ");
            return -1;
        }
        namedWindow(INPUT_T, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
        namedWindow(OUTPUT_T, CV_WINDOW_NORMAL);
        namedWindow(match_t, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow(INPUT_T, temp);
        const char* trackbar_title = "Match Algo Type:";
        createTrackbar(trackbar_title, OUTPUT_T, &match_method, max_track, Match_Demo); 
        // 注意两个指针的作用 &match_method, max_track
        Match_Demo(0, 0);
    
        waitKey(0);
        return 0;
    }
    
    void Match_Demo(int, void*) {
        //定义一个result矩阵,必须是单通道32位浮点数,
        //假设源图像WxH,模板图像wxh,则结果必须为W - w + 1, H - h + 1的大小。
        int width = src.cols - temp.cols + 1;
        int height = src.rows - temp.rows + 1;
        Mat result(width, height, CV_32FC1);    
    
        matchTemplate(src, temp, result, match_method, Mat()); //match_method指针指的是5种方法
        //matchTemplate魔板匹配函数:1.源图像  2.模板图像 3.输出结果result  4.匹配方法 5.Mat()
        
        normalize(result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());    //归一化函数
    
    
        Point minLoc;                         //匹配计算结果中最小值的位置点
        Point maxLoc;                         //匹配计算结果最大值的位置点 
        double min, max;                      // double型
        src.copyTo(dst);                         
        Point temLoc;                         //定义找到位置的坐标点
        minMaxLoc(result, &min, &max, &minLoc, &maxLoc, Mat());  //找出result矩阵中值最小和最大的点
    
        if (match_method == TM_SQDIFF || match_method == TM_SQDIFF_NORMED) {
            temLoc = minLoc;
        }
        else {
            temLoc = maxLoc;
        }
    
        // 绘制矩形
        rectangle(dst, Rect(temLoc.x, temLoc.y, temp.cols, temp.rows), Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
        //rectangle函数参数:1.目标图像 2.矩形Rect的起点坐标和矩形长宽  3.线条颜色  4.粗细  5.默认8反锯齿
        rectangle(result, Rect(temLoc.x, temLoc.y, temp.cols, temp.rows), Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
    
        imshow(OUTPUT_T, result);
        imshow(match_t, dst);
    }

     原图:                                                             

                 

    模板:

     五种匹配结果:(注:这里的result image是归一化后的计算图像,找到与模板匹配的矩形坐标点后分别标画出来的)

     

     

     

     

     

     

     由上面结果可以看出,除了第三种方法不能在图像上找到与模板匹配的位置以外,

    其他四种方法都能精确的找到车标的准确位置。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Jack-Elvis/p/11530283.html
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