大橙子网站建设,新征程启航
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模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术。
“只有客户发展了,才有我们的生存与发展!”这是创新互联建站的服务宗旨!把网站当作互联网产品,产品思维更注重全局思维、需求分析和迭代思维,在网站建设中就是为了建设一个不仅审美在线,而且实用性极高的网站。创新互联对网站设计制作、成都做网站、网站制作、网站开发、网页设计、网站优化、网络推广、探索永无止境。函数:Imgproc.matchTemplate(Mat image, Mat templ, Mat result, int method)
参数说明:
image:源图像
templ:模板图像
result:比较结果
method:匹配算法
匹配算法:
TM_SQDIFF 平方差匹配法:该方法采用平方差来进行匹配;最好的匹配值为0;匹配越差,匹配值越大。
TM_CCORR 相关匹配法:该方法采用乘法操作;数值越大表明匹配程度越好。
TM_CCOEFF 相关系数匹配法:1表示完美的匹配;-1表示最差的匹配。
TM_SQDIFF_NORMED 归一化平方差匹配法。
TM_CCORR_NORMED 归一化相关匹配法。
TM_CCOEFF_NORMED 归一化相关系数匹配法。
示例代码:
public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); Mat g_tem = Imgcodecs.imread("F:\\mould.jpg"); Mat g_src = Imgcodecs.imread("F:\\source.jpg"); int result_rows = g_src.rows() - g_tem.rows() + 1; int result_cols = g_src.cols() - g_tem.cols() + 1; Mat g_result = new Mat(result_rows, result_cols, CvType.CV_32FC1); Imgproc.matchTemplate(g_src, g_tem, g_result, Imgproc.TM_CCORR_NORMED); // 归一化平方差匹配法 // Imgproc.matchTemplate(g_src, g_tem, g_result, // Imgproc.TM_CCOEFF_NORMED); // 归一化相关系数匹配法 // Imgproc.matchTemplate(g_src, g_tem, g_result, Imgproc.TM_CCOEFF); // // // 相关系数匹配法:1表示完美的匹配;-1表示最差的匹配。 // Imgproc.matchTemplate(g_src, g_tem, g_result, Imgproc.TM_CCORR); // // 相关匹配法 // Imgproc.matchTemplate(g_src, g_tem, g_result,Imgproc.TM_SQDIFF); // // 平方差匹配法:该方法采用平方差来进行匹配;最好的匹配值为0;匹配越差,匹配值越大。 // Imgproc.matchTemplate(g_src, g_tem,g_result,Imgproc.TM_CCORR_NORMED); // // 归一化相关匹配法 Core.normalize(g_result, g_result, 0, 1, Core.NORM_MINMAX, -1, new Mat()); Point matchLocation = new Point(); MinMaxLocResult mmlr = Core.minMaxLoc(g_result); matchLocation = mmlr.maxLoc; // 此处使用maxLoc还是minLoc取决于使用的匹配算法 Imgproc.rectangle(g_src, matchLocation, new Point(matchLocation.x + g_tem.cols(), matchLocation.y + g_tem.rows()), new Scalar(0, 0, 0, 0)); Imgcodecs.imwrite("F:\\match.jpg", g_src); }