Java OpenCV 模版匹配
2023-09-11 14:17:19 时间
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
原图像:
自己分割一个图像:
依赖:
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco/javacv-platform --> <dependency> <groupId>org.bytedeco</groupId> <artifactId>javacv-platform</artifactId> <version>1.4.2</version> </dependency>
代码:
public class MatchTemplate { private final static String path=System.getProperty("user.dir")+"\\line.png"; static{ platformUtils.loadLibraries(); } public static void main(String[] args) { //待匹配图片 Mat src = Imgcodecs.imread("template.jpg",Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE); Mat src_img=src.clone(); // 获取匹配模板 Mat template = Imgcodecs.imread("test.png",Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE); /** * TM_SQDIFF = 0, 平方差匹配法,最好的匹配为0,值越大匹配越差 * TM_SQDIFF_NORMED = 1,归一化平方差匹配法 * TM_CCORR = 2,相关匹配法,采用乘法操作,数值越大表明匹配越好 * TM_CCORR_NORMED = 3,归一化相关匹配法 * TM_CCOEFF = 4,相关系数匹配法,最好的匹配为1,-1表示最差的匹配 * TM_CCOEFF_NORMED = 5;归一化相关系数匹配法 */ int method = Imgproc.TM_CCORR_NORMED; // 创建32位模板匹配结果Mat Mat result=new Mat(src.rows(),src.cols(),CvType.CV_32FC1); /* * 将模板与重叠的图像区域进行比较。 * @param image运行搜索的图像。 它必须是8位或32位浮点。 * @param templ搜索的模板。 它必须不大于源图像并且具有相同的数据类型。 * @param result比较结果图。 它必须是单通道32位浮点。 如果image是(W * H)并且templ是(w * h),则结果是((W-w + 1)*(H-h + 1))。 * @param方法用于指定比较方法的参数,请参阅默认情况下未设置的#TemplateMatchModes。 * 当前,仅支持#TM_SQDIFF和#TM_CCORR_NORMED方法。 */ Imgproc.matchTemplate(src, template, result, method); // 归一化 详见https://blog.csdn.net/ren365880/article/details/103923813 Core.normalize(result, result,0, 1, Core.NORM_MINMAX, -1, new Mat()); // 获取模板匹配结果 minMaxLoc寻找矩阵(一维数组当作向量,用Mat定义) 中最小值和最大值的位置. Core.MinMaxLocResult mmr = Core.minMaxLoc(result); // 绘制匹配到的结果 不同的参数对结果的定义不同 double x,y; if (method==Imgproc.TM_SQDIFF_NORMED || method==Imgproc.TM_SQDIFF) { x = mmr.minLoc.x; y = mmr.minLoc.y; } else { x = mmr.maxLoc.x; y = mmr.maxLoc.y; } /* * 函数rectangle绘制一个矩形轮廓或一个填充的矩形,其两个相对角为pt1和pt2。 * @param img图片。 * @param pt1矩形的顶点。 * @param pt2与pt1相反的矩形的顶点。 * @param color矩形的颜色或亮度(灰度图像)。 * @param thickness组成矩形的线的粗细。 负值(如#FILLED)表示该函数必须绘制一个填充的矩形。 * @param lineType线的类型。 请参阅https://blog.csdn.net/ren365880/article/details/103952856 */ //Imgproc.rectangle(src,new Point(x,y),new Point(x+template.cols(),y+template.rows()),new Scalar( 0, 0, 255),2,Imgproc.LINE_AA); Imgproc.rectangle(src,new Point(x,y),new Point(x+template.cols(),y+template.rows()),new Scalar(0,0,255),2); HighGui.imshow("模板匹配结果", src); HighGui.imshow("模板", template); HighGui.imshow("原图像", src_img); HighGui.waitKey(); } }
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