模板匹配算法，Matlab 模板匹配相关方面公式

本文目录一览

1，Matlab 模板匹配相关方面公式
2，急求数字图像处理中的模板匹配的基本步骤是什么设计3
3，matlab模板匹配优缺点
4，MATLAB模板匹配语法怎么用
5，用简单的模式匹配算法需要多少次比较能
6，opencv 中自带的模板匹配算法出处

1，Matlab 模板匹配相关方面公式

希望能帮到你呵呵

Matlab 模板匹配相关方面公式

2，急求数字图像处理中的模板匹配的基本步骤是什么设计3

模板匹配就是这样，准备好3×3模板图片（数据），将模板和待匹配图片都归一化（-1到1），然后用模版按照顺序成带匹配图片，之后得到最大值的点，就认为你找到了和模板最相相似的地方。

急求数字图像处理中的模板匹配的基本步骤是什么设计3

3，matlab模板匹配优缺点

？？s1=sum(sum(a.*p))-441*c*d; 用.*是两个数组对应元素相乘，必须大小相同。a.*p大小不同，你的a应该不是21*21吧？

支持一下感觉挺不错的

matlab模板匹配优缺点

4，MATLAB模板匹配语法怎么用

MATLAB在一个图像区域中，物体检测的一种最基本的方法是通过模板匹配来进行。在匹配过程中，所关注的物体（即模板）和图像区域中的所有的未知物体进行比较，如果模板和未知物体是匹配的，并且模板是足够精确的，则未知物体被标示为模板物体。　　匹配步骤：　　1、先处理模板，把模板转化成一个（800，600）的二值图像，再做一个匹配图像（图像中包含五个物体，其中有两个与模板图像一个图形，其他三个图形任意且要与模板图像有明显的差别）；并转化为一个（800，600）的二值图像；　　2、对图像进行傅立叶变换，分别对模板图像和匹配图像进行二维傅立叶变换。　　3、计算模板图像与目标图像的相关性，方法是先将匹配图像旋转180度，然后基于快速傅里叶变换的卷积计算技术进行计算。（如果将卷积中心旋转180度，则卷积计算和相关计算是等价的。）　　4、观察生成的频谱图像中的五个谱峰，找出其中的两个最高谱峰的位置。（最高的两个谱峰的位置就是与模板物体匹配。）

首先确保office 安装没问题，2007里面到word -office按钮- 选项 - 校对里面的选项看着启用2003里在工具选项里设置，问题应该能解决

5，用简单的模式匹配算法需要多少次比较能

基本思想：从主串s的第pos个字符起和模式的地一个字符比较，若等，则继续，否则从主串的下个字符起再重新和模式字符比较，直到全部符合。基本算法：int Index(SSteing T,int pos) while(i<=S[0]&&j<=T[0]) else } if(j>T[0])return i-T[0]; else return 0; }

不太了解~

错。只有两个都小于1的小数积是小于1 例如0.3×0.4=0.12；

6，opencv 中自带的模板匹配算法出处

方法如下：使用OPENCV下SIFT库做图像匹配的例程// opencv_empty_proj.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>#include<opencv2/nonfree/nonfree.hpp>#include<opencv2/legacy/legacy.hpp>#include<vector>using namespace std;using namespace cv;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) const char* imagename = "img.jpg"; //从文件中读入图像 Mat img = imread(imagename); Mat img2=imread("img2.jpg"); //如果读入图像失败 if(img.empty()) fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename); return -1; } if(img2.empty()) fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename); return -1; } //显示图像 imshow("image before", img); imshow("image2 before",img2); //sift特征检测 SiftFeatureDetector siftdtc; vector<KeyPoint>kp1,kp2; siftdtc.detect(img,kp1); Mat outimg1; drawKeypoints(img,kp1,outimg1); imshow("image1 keypoints",outimg1); KeyPoint kp; vector<KeyPoint>::iterator itvc; for(itvc=kp1.begin();itvc!=kp1.end();itvc++) cout<<"angle:"<<itvc->angle<<"\t"<<itvc->class_id<<"\t"<<itvc->octave<<"\t"<<itvc->pt<<"\t"<<itvc->response<<endl; } siftdtc.detect(img2,kp2); Mat outimg2; drawKeypoints(img2,kp2,outimg2); imshow("image2 keypoints",outimg2); SiftDescriptorExtractor extractor; Mat descriptor1,descriptor2; BruteForceMatcher<L2<float>> matcher; vector<DMatch> matches; Mat img_matches; extractor.compute(img,kp1,descriptor1); extractor.compute(img2,kp2,descriptor2); imshow("desc",descriptor1); cout<<endl<<descriptor1<<endl; matcher.match(descriptor1,descriptor2,matches); drawMatches(img,kp1,img2,kp2,matches,img_matches); imshow("matches",img_matches); //此函数等待按键，按键盘任意键就返回 waitKey(); return 0;}

1984.A Goshtasby et al."A Two-Stage Cross Correlation Approach to Template Matching"2001.K Briechle, UD Hanebeck"Template Matching using Fast Normalized Cross Correlation"论文电子版在附件里。