问题标签 [template-matching]

我有一个程序应该对图像和模板进行模板匹配，这是代码：

包含文件：

当我运行代码时，我收到此错误：

知道问题是什么吗？在此先感谢，马特

我对结合 C++ 的 OPENCV 很陌生。我有一个问题如下。如果我们想在进行模板匹配时将整个过程可视化，这可能吗？如果是这样，我应该参考哪些 OPENCV 的功能？基本上，我们应该怎么做才能可视化模板图像（较小比例）正在移动（用户定义的方法）背景图像（较大比例）？

我遇到了一个问题，我需要在另一个图像（也作为 numpy ndarray 出现）中搜索模式（作为 numpy ndarray 出现）并计算模板匹配（图像中的最小差异位置）。我的问题是......是否有任何内置图像可以在 Python Imaging Library 或 Numpy 中使用，或者任何可以做到这一点的东西，而无需我手动编写函数来做到这一点？？？

谢谢....

如果源图像和模板图像是灰度图像，使用 FFT 进行模板匹配是否更有效？

还有，让我背锅。有人知道使用快速傅里叶变换实现模板匹配的优秀教程吗？

谢谢。！

我使用 OpenCV 编写了简单的模板匹配程序，它在 Android 和 OSx 上产生了令人惊讶的不同结果。

首先，看看我在做什么：

现在接下来看看我得到了什么：

在运行 Android 4.2.2 和 OSx 10.7(Lion) 的 Nexus i9250 上运行相同的代码段会得到以下结果：

• 垫对象：在两个操作系统上都相同
  
• 要点：[在 Android 上][2]、[在 OSx 上][3]、[差异][4]
  
• 描述符：[在 Android 上][5]、[在 OSx 上][6]、[DIFFERENCE][7]
  
• 匹配项：[在 Android 上][8]、[在 OSx 上][9]、[差异][10]
  

注意： 如果我对这些文件进行排序，则没有区别；所以我没有得到的是，为什么我得到不同的排序结果？让它们按顺序排列是我的要求，因为我需要进一步计算。此外，在同一平台上运行相同的代码片段总是会产生相同的有序结果。

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我打算创建一个应用程序，通过比较视频中帧的相似性来检查两个给定视频的相似性。我认为这可以使用“颜色直方图”相似性和“模板匹配”来完成。有人可以建议我什么是最好的技术吗？以及使用它的好处？

我正在研究空间域中模板匹配的标准化互相关。虽然该方法很慢，但它对我的目的来说已经足够好了。但是我在里面看到了一个奇怪的东西。让我解释一下下面的情况：

91 91 91 91 9 9
91 91 91 91 9 9
                                   8 6 7 8

图案图像源图像。

现在，当 NCC 执行此操作时：它发现模板图像的平均值为 91，基础源图像的平均值也为 91，然后它从像素中减去强度值，这基本上将公式中的所有项都归零，从而导致未定义的相关性值，即使完美匹配也找不到匹配项。！如何解决这种情况？我正在使用以下公式：来自JP Lewis的优秀来源

此外，当我修改公式以从每个像素强度中减去 (mean/2) 时，它似乎工作正常，但我担心这个新的相关系数有多容易受到照明的影响。

编辑：当我拍摄 1 X 1 图案图像并在源图像中多次出现时，情况甚至更糟。使用上述修改后的版本，我无法找到合适的匹配项。我很想研究你们中的许多人可能一直在使用的各种解决方法。谢谢。！

我一直在使用 Matlab 的 normxcorr2 函数通过执行标准化互相关来与图像进行模板匹配。要找到模板和图像之间的最大对应关系，可以简单地运行 normxcorr2，然后找到normxcorr2 返回的所有值的最大绝对值（该函数返回的值介于 -1.0 和 1.0 之间）。

通过快速的 Google 搜索，我发现负相关系数意味着两个变量之间的反比关系（例如，随着 x 增加，y 减少），而正相关系数意味着相反（例如，随着 x 增加，y 增加）。这如何应用于图像模板匹配？也就是说，对于模板匹配，normxcorr2 的负值在概念上意味着什么？

一整天，我尝试了很多方法来获取 sub-Image 中的所有相关匹配项（使用 matchtemplate 函数），这是我已经使用 mousecallback 函数从原始图像中提取的 ROI。所以我的代码在下面的 Matchingfunction

构建和调试过程成功完成。但是，当我单击对话框中的“匹配”按钮时，出现错误：

所以我的想法是在与模板图像比较时获取子图像中的所有匹配项，并在原始图像本身中显示最终结果（与边界框匹配）。

任何人都在这方面帮助我！帮助将不胜感激！

我需要处理一些从扫描仪获得的信息。问题是我偶尔会旋转的图像。我决定在照片上添加一些特殊对象，以便能够使用技术 Features2D + Homography 来找到该对象。我认为在找到特殊对象后，我可以将图像旋转回其原始位置（使用 warpPerspective？）。这是一个例子：
旋转后的图像，我知道黑框下面有一些文本，我需要那个区域用于 OCR 功能：

找到黑盒后我被卡住了。我想我会使用 warpPerspective 来旋转它，但是如何找出 3x3 变换矩阵？
谢谢。