模板匹配金字塔

模板匹配典型算法原理01 模板w开始位置在图像f的左上角当w的中心位于f的边界上时，围绕f的边界需要进行填充。

填充通常被限制为模板宽度的一半。

02 模板从左上角向右下角开始移动每次移动一个像素的位置，过程中可以得到模板和图像各位置间的相似度。

03 生成结果图像相似度量值保存到结果图像中. 在结果图像中的每个位置都包含匹配度量值。

04 找到匹配位置根据所用的匹配算法不同，对结果图像进行处理分析，找到匹配位置。

基于灰度值的模板匹配算法。

基于边缘的模板匹配算法基于形状的模板匹配算法Gray-Value-Based Template Matching基于灰度值的模板匹配基于灰度值的模板匹配—基本概念相似度量相似度量S是一个函数，函数中的参数包括：①模板中各点的灰度值t(r,c)；②模板感兴趣区域移动到图像当前位置时感兴趣区域中的灰度值f(r+u,c+v)；然后基于这些灰度值计算一个标量值作为相似度量。

01 S A D :计算模板与图像之间差值的绝对值总和02S S D :计算模板和图像之间差值的平方和问题●在光照保持不变的情况下，SAD 和SSD 相似度量的结果非常好。

●当光照发生变化，甚至在图像中存在相同物体的情况下，他们都将返回非常大的结果!基于灰度值的模板匹配——相似度量方法—SAD,SSD （Sum of absolute/squared difference ）？03N C C ：归一化互相关系数基于灰度值的模板匹配——相似度量方法—NCC (Normalized cross--correlation)(,)(,)(,)(,)u v Tc r c t u v f r u c v ∈=++∑结果•基于灰度值的模板匹配方法原理简单。

•在良好的光照条件下可以得到很满意的匹配结果。

Advantages优点 Disadvantages缺点 •受光照影响大，抗干扰性不强。

•图像存在遮挡、部分隐藏、信息缺失、混乱时 不能正确找到目标物体。

ncc模板匹配算法金字塔-回复什么是NCC模板匹配算法？NCC模板匹配算法（Normalized Cross-Correlation Template Matching Algorithm）是一种基于图像处理的计算机视觉技术，常用于模板匹配、目标检测和跟踪等应用。

该算法通过比较图像中的局部区域与模板的相似程度来寻找目标物体的位置。

NCC模板匹配算法的原理是利用图像的亮度信息进行图像匹配。

首先，通过归一化处理将图像的亮度范围缩放到0到1之间，以消除亮度差异的影响。

然后，将模板和图像中的子区域进行相互比较，计算它们之间的相关性得分。

具体来说，NCC模板匹配算法可以分为以下几个步骤：1. 构建金字塔：首先，将原始图像分解成不同分辨率的图像金字塔。

金字塔的底层包含原始图像，而顶层包含最小分辨率的图像。

通过构建金字塔，可以在不同尺度上对图像进行匹配，以适应目标物体的尺寸变化。

2. 提取模板：选择一个目标物体的样本图像作为模板，并对其进行预处理。

预处理步骤可能包括图像平滑、降噪、增强对比度等操作，以提取出模板的主要特征。

3. 计算相关性得分：对于金字塔中的每个尺度，将模板与图像的子区域进行比较，并计算它们之间的相关性得分。

相关性得分可以通过计算两者之间的互相关系数来得到。

互相关系数的数值介于-1和1之间，表示两者之间的相关程度。

相关性得分越高，表示两者之间的相似度越高。

4. 确定最佳匹配：在每个尺度上，找到相关性得分最高的位置，即表示最佳匹配的位置。

可以使用阈值或其他筛选方法来确定匹配的位置是否符合要求。

5. 后处理：对于得到的最佳匹配位置，可以进行一些后处理操作，如消除重叠匹配、根据周围像素进行插值或平滑等，以提高匹配结果的准确性和稳定性。

NCC模板匹配算法的优点是具有较高的匹配精度和较好的鲁棒性，适用于多种目标物体的检测与定位。

然而，该算法也存在一些限制，比如对图像的亮度变化敏感，对尺度变化较大的目标物体匹配效果不佳。

在HALCON中，模板匹配是一种常见的方法，用于在一幅图像中查找与给定模板最匹配的区域。

这种方法可以用于目标检测、图像分割、模式识别等应用。

在HALCON中，模板匹配主要通过使用`find_template`函数来实现。

该函数用于在一幅图像中查找与给定模板最匹配的区域，并返回匹配区域的坐标、大小和旋转角度等参数。

在使用`find_template`函数进行模板匹配时，需要提供以下参数：
1. 输入图像：要进行匹配的图像。

2. 模板图像：用于匹配的模板图像。

3. 搜索区域：在输入图像中搜索模板的区域，通常可以指定一个矩形区域或者整个图像。

4. 匹配参数：用于控制匹配算法的参数，例如相似性度量、搜索策略等。

在HALCON中，还可以使用`create_template`函数来创建模板图像，以便后续使用。

该函数可以根据给定的图像和参数来生成模板，并返回模板的句柄。

此外，为了提高匹配的准确性和效率，还可以使用一些优化技术，
例如使用多级金字塔、使用滤波器进行预处理、使用约束条件等。

总之，HALCON中的模板匹配是一种强大的工具，可以用于各种图像处理任务。

通过正确地选择和使用匹配算法和参数，可以获得准确和高效的匹配结果。

很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得，但由于其他的事情总是抽不岀时间。

去年有过一段时间的集中学习，做了许多的练习和实验，并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究，写了一篇《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》文章，总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配，又如何来协调这些参数来加快匹配过程，提高匹配的精度，这篇paper放到了中国论文在线了，需要可以去下载。

德国MVTec公司开发的HALCON机器视觉开发软件，提供了许多的功能，在这里我主要学习和研究了其中的形状匹配的算法和流程。

HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分别是基于组件(或成分、元素)的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配。

这三种匹配的方法各具特点，分别适用于不同的图像特征，但都有创建模板和寻找模板的相同过程。

这三种方法里面，我主要就第三种-基于形状的匹配，做了许多的实验，因此也做了基于形状匹配的物体识别，基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究，从中取得较好的效果，简化了用其他工具，比如VC++来开发的过程。

在VC下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。

下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。

1. Shape-Based matchi ng 的基本流程HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。

基本流程是这样的，如下所示：⑴首先确定岀ROI的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_recta ngle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用area_ce nter()找到这个矩形的中心；⑵然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个ROI ;这之后就可以对这个矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先对这个区域进行一些处理，方便以后的建模，比如阈值分割，数学形态学的一些处理等等；⑶ 接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了，这个函数有许多参数，其中金字塔的级数由Numlevels指定，值越大则找到物体的时间越少，AngleStart和AngleExtent决定可能的旋转范围，AngleStep指定角度范围搜索的步长；这里需要提醒的是，在任何情况下，模板应适合主内存，搜索时间会缩短。

opencv中多尺度多角度模板匹配原理模板匹配是计算机视觉中常用的技术，它通常用于在一副图像中寻找和识别出与给定模板相似的部分。

在opencv中，有多种模板匹配算法可供选择，其中多尺度多角度模板匹配是一种比较常用且效果较好的算法。

本文将对opencv中多尺度多角度模板匹配的原理进行详细介绍，了解该原理对于进一步掌握opencv模板匹配的应用具有重要意义。

一、多尺度多角度模板匹配的基本原理多尺度多角度模板匹配是一种基于特征点的匹配方法，在匹配过程中考虑了模板的尺度和角度信息。

在opencv中，多尺度多角度模板匹配通常使用SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（加速稳健特征）等算法进行特征点提取和描述子生成，然后通过描述子的比较来实现模板匹配。

1. 特征点提取和描述子生成在多尺度多角度模板匹配中，首先需要对输入图像和模板图像进行特征点提取和描述子生成。

SIFT算法通过构建高斯金字塔和DoG（差分高斯）金字塔来检测图像中的关键点，并为每个关键点生成描述子；SURF算法则使用盒滤波和积分图像来快速计算图像的特征点和描述子。

这些特征点和描述子能够在一定程度上描述图像的局部特征，并且对尺度和角度具有不变性，因此适合用于多尺度多角度模板匹配。

2. 特征点匹配特征点匹配是多尺度多角度模板匹配的关键步骤，它通过比较特征点的描述子来找出图像中相似的局部特征。

opencv中通常使用FLANN （快速库近似最近邻）或暴力匹配器来实现特征点匹配，FLANN匹配器可以通过KD树或LSH（局部敏感哈希）等方法快速搜索最近邻，而暴力匹配器则通过逐个比较特征点描述子的方法进行匹配。

3. 模型验证与优化在特征点匹配得到初步结果后，通常需要进行模型验证与优化来剔除错误匹配和提高匹配精度。

opencv中提供了基于RANSAC（随机抽样一致）算法的模型验证方法，它可以通过随机从匹配点中抽取子集来估计模型参数，并通过最大化一致性测度来筛选出正确的匹配点。

ncc模板匹配算法金字塔-回复NCC模板匹配算法金字塔：从理论到实践引言：在计算机视觉领域中，模板匹配算法是一种常见而重要的图像处理方法。

它可以用于在一个图像中寻找到与给定模板最相似的区域，并进行识别、跟踪、检测等任务。

然而，由于图像中的物体可能存在尺度变化、旋转、光照变化等问题，传统的模板匹配算法往往会受到影响，导致匹配结果不准确。

为了解决这些问题，NCC（Normalized Cross-Correlation）模板匹配算法金字塔应运而生。

第一部分：NCC模板匹配算法的基本原理NCC模板匹配算法是基于互相关运算的。

在模板匹配过程中，首先需要获取到待匹配图像和模板图像。

然后，通过在待匹配图像上滑动模板，计算模板与图像之间的相似度。

1.1 归一化互相关运算归一化互相关运算是NCC模板匹配算法的关键。

它使得模板和图像之间的相似度可以在不同的尺度下进行比较。

1.2 互相关运算公式互相关运算可以通过模板和图像的像素值进行计算。

在NCC模板匹配算法中，互相关运算的公式如下所示：NCC(x, y) = 1/n * Σ[(T(i, j) - μ_T) * (I(x + i, y + j) - μ_I)]其中，T(i, j)表示模板图像中坐标为(i, j)的像素值，I(x, y)表示待匹配图像中坐标为(x, y)的像素值。

μ_T和μ_I分别表示模板图像和待匹配图像的均值。

1.3 归一化互相关运算归一化互相关运算通过计算互相关值之间的相似度，来确保模板匹配算法在不同的尺度下能够得到一致的结果。

具体公式为：NCC(x, y) = Σ[(T(i, j) - μ_T) * (I(x + i, y + j) - μ_I)] / [σ_T * σ_I]第二部分：金字塔的概念及其应用为了解决尺度变化的问题，NCC模板匹配算法引入了金字塔的概念。

金字塔是一种多尺度的图像表示方法，它通过对图像进行不同分辨率的缩放，使得算法能够在不同尺度下进行匹配。

机器视觉目标识别方法解析：Blob分析法、模板匹配法、深度学习法Blob分析法（BlobAnalysis）在计算机视觉中的Blob是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域。

Blob分析(BlobAnalysis)是对图像中相同像素的连通域进行分析(该连通域称为Blob)。

其过程就是将图像进行二值化，分割得到前景和背景，然后进行连通区域检测，从而得到Blob块的过程。

简单来说，blob分析就是在一块“光滑”区域内，将出现“灰度突变”的小区域寻找出来。

举例来说，假如现在有一块刚生产出来的玻璃，表面非常光滑，平整。

如果这块玻璃上面没有瑕疵，那么，我们是检测不到“灰度突变”的;相反，如果在玻璃生产线上，由于种种原因，造成了玻璃上面有一个凸起的小泡、有一块黑斑、有一点裂缝，那么，我们就能在这块玻璃上面检测到纹理，经二值化(BinaryThresholding)处理后的图像中色斑可认为是blob。

而这些部分，就是生产过程中造成的瑕疵，这个过程，就是Blob分析。

Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可以计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。

在处理过程中不是对单个像素逐一分析，而是对图像的行进行操作。

图像的每一行都用游程长度编码(RLE)来表示相邻的目标范围。

这种算法与基于像素的算法相比，大大提高了处理的速度。

针对二维目标图像和高对比度图像，适用于有无检测和缺陷检测这类目标识别应用。

常用于二维目标图像、高对比度图像、存在/缺席检测、数值范围和旋转不变性需求。

显然，纺织品的瑕疵检测，玻璃的瑕疵检测，机械零件表面缺陷检测，可乐瓶缺陷检测，药品胶囊缺陷检测等很多场合都会用到blob分析。

但另一方面，Blob分析并不适用于以下图像：1.低对比度图像; 2.必要的图像特征不能用2个灰度级描述; 3.按照模版检测(图形检测需求)。

总的来说，Blob 分析就是检测图像的斑点，适用于背景单一，前景缺陷不区分类别，识别精度要求不高的场景。