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AI-MARSTER 軟件算子介紹——灰度匹配功能介紹

發布時間:2020-11-12 09:08

灰度匹配



基于灰度的匹配是圖像匹配中的一類重要算法,也稱相關匹配。一種最原始、最基本的模式識別方法,研究某一特定對象物的圖案位于圖像的什么地方,進而識別對象物,這就是一個匹配問題。它是圖像處理中最基本、最常用的匹配方法。自身的局限性,主要表現在它只能進行平行移動,若原圖像中的匹配目標發生旋轉或大小變化,該算法無效。


01

便捷的模板制作,可在當前圖像截取,也可以從本地獲取模板圖片。


02

算法多樣化,根據實際需求選擇。                                                                              


以下為幾種相關算法列舉

相互關聯

一個自定義手動檢測步長,可加速搜索速度。

檢測步長

匹配時,相關點的像素距離。

自動計算

1: 使用全部像素

2: 只使用像素的四分之一

歸一化乘法

這種方法使用標準化的平方乘法。

0表示不正確的匹配,100表示正確的匹配。

請注意,一個明亮的背景可能會產生錯誤的結果。

乘法

該方法將模板與圖像進行乘法匹配。它使用平方乘法。一個好的匹配將是大的。一個小的匹配將是小的或0。
這是一種非規范化的方法:結果值取決于模板的大小。
請注意,圖像的明亮背景可能會產生錯誤的結果。

方差

該方法在模板和原始圖像之間使用像素平方差進行匹配。完美匹配值為0。糟糕的匹配會帶來很大的結果。
由于這是一種非標準化的方法,其結果取決于模板的大小。

歸一化的平整法

該方法在模板和原始圖像之間使用標準化的像素平方差進行匹配。完美匹配值為0。糟糕的匹配值為100。

相關系數

該方法將模板相對于均值與圖像相對于均值進行匹配。高值表示良好匹配,負值表示完全不匹配。零表示沒有相關性。
該方法沒有規范化,因此值可能會變得很大。

歸一化相關系數

該方法將模板相對于均值與圖像相對于均值進行匹配。
100表示良好匹配,非常小的值表示完全不匹配。零表示沒有相關性。


測試案例——


灰度匹配工具 優 點   

灰度匹配工具,操作便捷、快速。

標簽:AI-MARSTER 軟件算子灰度匹配功能

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