OpenCV
OpenCV
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发。用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
1. 模板匹配 Template Matching
OpenCV中的模板匹配是一种在图像中搜索和查找模板图像位置的技术。其基本思想是通过移动模板图像并计算每个位置上的相似度来找到最佳匹配位置。
1.1 原理
模板匹配的基本原理是滑动窗口法。具体步骤如下：
- 将模板图像放在待匹配图像的不同位置。
- 计算模板图像与待匹配图像当前窗口的相似度。
- 找到相似度最高的位置，该位置即为最佳匹配位置。
1.2 不同的模板匹配方法
OpenCV提供了几种不同的模板匹配方法，每种方法都有其独特的相似度计算方式。主要的方法包括：
cv2.TM_SQDIFF:
计算平方差（Sum of Squared Differences, SSD）。
匹配程度是所有方法中最低的。值越小，匹配越好。
公式: $R(x,y)=∑x′,y′(T(x′,y′)−I(x+x′,y+y′))^2$
cv2.TM_SQDIFF_NORMED:
归一化平方差（Normalized Sum of Squared Differences, NSSD）。
与TM_SQDIFF相似，但结果被归一化。
公式: $R(x, y) = \frac{\sum_{x’, y’} (T(x’, y’) - I(x + x’, y + y’))^2}{\sqrt{\sum_{x’, y’} T(x’, y’)^2 \cdot \sum_{x’, y’} I(x + x’, y + y’)^2}}$
cv2.TM_CCORR:
计算相关性（Cross-Correlation, CC）。
匹配值越大，匹配程度越好。
公式: $R(x, y) = \sum_{x’, y’} (T(x’, y’) \cdot I(x + x’, y + y’))$
cv2.TM_CCORR_NORMED:
归一化相关性（Normalized Cross-Correlation, NCC）。
与TM_CCORR相似，但结果被归一化。
公式: $R(x, y) = \frac{\sum_{x’, y’} (T(x’, y’) \cdot I(x + x’, y + y’))}{\sqrt{\sum_{x’, y’} T(x’, y’)^2 \cdot \sum_{x’, y’} I(x + x’, y + y’)^2}}$
cv2.TM_CCOEFF:
- 计算相关系数（Cross-Correlation Coefficient, CCC）。
- 匹配值越大，匹配程度越好。
- 公式: $R(x, y) = \sum_{x’, y’} (T(x’, y’) - \bar{T}) \cdot (I(x + x’, y + y’) - \bar{I})$
- 其中，$\bar{T}$ 和 $\bar{I}$分别是模板和窗口的平均值。
cv2.TM_CCOEFF_NORMED:
归一化相关系数（Normalized Cross-Correlation Coefficient, NCCC）。
与TM_CCOEFF相似，但结果被归一化。
公式: $R(x, y) = \frac{\sum_{x’, y’} (T(x’, y’) - \bar{T}) \cdot (I(x + x’, y + y’) - \bar{I})}{\sqrt{\sum_{x’, y’} (T(x’, y’) - \bar{T})^2 \cdot \sum_{x’, y’} (I(x + x’, y + y’) - \bar{I})^2}}$