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我正在使用 OpenCV 和 C++。我想检查一个图像是否是另一个图像的一部分，并且已经找到了一个matchTemplate正在工作的函数。但是如果模板图像有点不同怎么办？是否有一种功能或类似的方法matchTemplate可以检查模板是否是源图像的一部分，但具有诸如位置、角度、大小甚至变形之类的容差参数？还是我需要一种与模板匹配完全不同的方法？

到目前为止，这是我的代码，它在源图像中找到模板图像，但没有（或几乎没有）容差。

我在代码中使用的图像：

我正在编写一个 cuda 程序，用于匹配每个分辨率 ~180X180 的输入图像，大约 10,000 个分辨率 ~128*128 的模板图像。目标是实现实时性能，即在 1 秒内对 25~30 个输入图像（每个都有 10,000 个模板）进行模板匹配。

目前我正在使用以下方法

1. 在 GPU 全局内存上预加载所有模板以节省运行时 I/O 操作。
2. 创建单个内核以将一个源图像与所有模板图像匹配，并为所有正匹配返回一个数组。
3. 在时域中执行所有操作（不使用 FFT）。原因是，我尝试了 Radix-4 fft 实现，但它需要大量的中间全局读取和写入，最终会花费更多时间。

到目前为止，1 个输入图像到 10,000 个模板，大约需要 2 秒。

我的问题是：

1. 有没有办法确定这个任务是否可以实时完成？我的意思是借助最大 FLOPS 和 I/O 带宽限制等
2. 如何计算 GPU 是否被充分利用？
3. 提高性能的可能方法？

机器规格：[i7-4770、8GB、GTX-680]

当前内核代码说明：

1. 所有模板图像 [大小约为 128X128 RGB] 都加载到 GPU 内存上。想法是在运行时操作期间节省 I/O。
2. 每个输入图像都加载到纹理内存中，原因是纹理是 2D 寻址的好选择。
3. 每个“块”有 1024 个线程。
4. 每个线程计算每个输出像素的值，输出大小为 [31X31 = 961 像素]。
5. 启动的块数等于匹配的模板图像数。

内核代码：

我想在另一个图像中找到一个图像。我已经尝试过“模板匹配”方法，但我不知道如何使它不受比例、旋转、透视等变化的影响。

我已经阅读了有关特征检测的内容，并怀疑使用 sift-features 可能是最好的方法。除此之外，我需要使用 javacv 而不是 opencv 来实现使用特征检测。

是否有任何使用功能检测或任何其他建议来解决我的问题的实现？

我试图在另一个特定区域内找到图像的位置。我正在使用 javacv 来解决这个问题。但是我的代码在执行cvMatchTemplate函数时出错。我想我想念使用cvSetImageROI。

这就是我使用它的方式：

这是错误：

有什么帮助吗？

我正在寻找矢量化这个循环：

indices然后包含needle每行中的起始位置（每行haystack可能有不同的次数）：

任何命令都可以，不必是strfind，只要它是矢量化的。

我有各种模板图像和一个大图像，其中每个模板多次出现，但是被旋转了。

我尝试过使用 SIFT 和 SURF，但只能使用每个模板的一次出现，并且 matchTemplate 不是旋转不变的。我正在用 C++ 编程。

拜托，你能给我一些建议吗？谢谢。

我正在开发一个在图像中包含匹配模板的 java 项目。我看过一些源代码，两者都没有关于导入的错误（我已经有了 javaCV 库）等。但是当我运行它时，它给出了这个错误。

这是我尝试过的两个源代码。

MatchTemplate.java 来自 GitHub Stackoverflow 问题

这里要清楚。

OpenCV 错误：cvInitImageHeader 中的未知错误代码 -25（错误输入 roi），文件 /build/buildd/opencv-2.4.2+dfsg/modules/core/src/array.cpp，第 2918 行

线程“主”java.lang.RuntimeException 中的异常：/build/buildd/opencv-2.4.2+dfsg/modules/core/src/array.cpp:2918：错误：(-25) 函数 cvInitImageHeader 中的错误输入 roi

Java 结果：1

谢谢！

我正在尝试使用 Mat-lab 中的图像处理进行货币识别。我正在尝试从纸币扫描图像中获取 ROI，并将其用作模板，将其与原始纸币图像进行比较。在这种情况下，我将拥有每种纸币的模板，然后将每个模板与每个纸币图像进行比较。我已经从原始图像中裁剪了模板（我有 ROI）。用相关性进行模板匹配后，我得到了着色系数矩阵。我的问题是在这些矩阵之间进行比较以命名货币。任何人都可以帮助我或建议我解决问题的不同方式？

只是为了更清楚地说明我的问题：

我有 1,5,10,50 和 100 个单位货币。我有这些货币的扫描图像。而且我还有从货币图像中裁剪的每种货币的模板。现在我正在尝试使用模板匹配将模板与货币图像进行匹配。例如，在将 1 单位模板的模板与每张纸币图像（1、5、10、50 和 100 单位图像）匹配时，我得到了五个相关矩阵。我的问题是在这五个相关矩阵之间进行比较，以确定与正确纸币匹配的一个，在本例中为 1 单位模板。

以下是我的简单代码：

在对 5 个模板（sub_Note1 到 sub_Note5）重复相关后，我将有 25 个相关矩阵。我的目的是比较这些矩阵并找到最佳匹配。

我正在做一个项目。我这里有一个vector<Mat> cache. 当我运行此模块时，不知何故我收到了一个奇怪的错误（我已经检查了其他解决方案，但仍然出现）：

我想要做的是，将每个Mat内部添加cache到sum_template. 但是，出现以下错误sum_template += cache.at(i);：

该操作既不是“array op array”（其中数组具有相同的大小和相同的通道数），也不是“array op scalar”，也不是函数 arithm_op 中的“scalar op array”

我只是添加Mats。我检查了，cache.at(i)在崩溃之前正确显示，并且它显示的缓存大小为 10。知道这里有什么问题吗？

编辑缓存是类似于结果矩阵 R的矩阵向量， 如下所示

我住在土耳其，在土耳其，电视广告正在做一些倒计时，告诉我们电视节目或电影还剩多少分钟开始播放。

我想要做的是抓住 00:59 秒或柜台上的第二个“0”。算法必须理解“0”是“0”而不是任何其他数字。

之后，我尝试使用模板图像进行模板匹配，但它也检测到错误的数字。

所以我不知道哪种方法是最好的方法......

我试图从这些帧中检测：

如您所见，它检测到“1”而不是“0”。

下面是我的模板匹配代码；