通常，随着从简单的测量（平方差）到更复杂的测量（相关系数），可以获得越来越准确的匹配，然而，这同时也会以越来越大的计算量为代价。比较科学的方法是对所有这些方法多次测试实验，以便为自己的应用选择同时兼顾速度和精度的最佳方案 ...

模板匹配的概念和原理 模板匹配就是在一幅图像中寻找与模板图像最匹配（相似）部分。 具体步骤为从左到右，从上向下计算模板图像与图像覆盖区域的匹配度，匹配程度越大，两者相同的可能性越大。 实现模板匹配：matchTemplate 函数 void matchTemplate ...

作用有局限性，必须在指定的环境下，才能匹配成功，是受到很多因素的影响，所以有一定的适应性 代码实现： 补充： 1.几种常见的模板匹配算法 2.result = cv.matchTemplate ...

的项目，检测logo的有无，接触到模板匹配。模板匹配虽然精度不高，但选择恰当的方法，设置合适的阈值也能起到 ...

1.result数据的含义 模板匹配函数cvMatchTemplate依次计算模板与待测图片的重叠区域的相似度，并将结果存入映射图像result当中，也就是说result图像中的每一个点的值代表了一次相似度比较结果。 2.result ...

使用模板匹配在图像中寻找物体 模板匹配 模板匹配就是用来在大图中找小图，也就是说在一副图像中寻找另外一张模板图像的位置： opencv中用 cv.matchTemplate() 实现模板匹配。 模板匹配的原理其实很简单，就是不断地在原图中移动模板图像去比较，有6种不同的比较方法，详情可参考 ...

$ $ 6中匹配算法的原理 缺点：模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。 ...

介绍 模板匹配是一个图像处理问题，当对象的姿势（X、Y、+）未知时，它使用模板图像在另一个搜索图像中查找其位置。在这篇文章中，我们实现一个算法，该算法使用对象的边缘信息来识别搜索图像中的对象。 背景 由于模板匹配的速度和可靠性问题，模板匹配本质上是一个棘手的问题。当对象部分可见或与其他对象 ...