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AI-MARSTER 软件算子介绍——灰度匹配功能介绍

发布时间:2020-11-12 09:08

灰度匹配



基于灰度的匹配是图像匹配中的一类重要算法,也称相关匹配。一种最原始、最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。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。


01

便捷的模板制作,可在当前图像截取,也可以从本地获取模板图片。


02

算法多样化,根据实际需求选择。                                                                              


以下为几种相关算法列举

相互关联

一个自定义手动检测步长,可加速搜索速度。

检测步长

匹配时,相关点的像素距离。

自动计算

1: 使用全部像素

2: 只使用像素的四分之一

归一化乘法

这种方法使用标准化的平方乘法。

0表示不正确的匹配,100表示正确的匹配。

请注意,一个明亮的背景可能会产生错误的结果。

乘法

该方法将模板与图像进行乘法匹配。它使用平方乘法。一个好的匹配将是大的。一个小的匹配将是小的或0。
这是一种非规范化的方法:结果值取决于模板的大小。
请注意,图像的明亮背景可能会产生错误的结果。

方差

该方法在模板和原始图像之间使用像素平方差进行匹配。完美匹配值为0。糟糕的匹配会带来很大的结果。
由于这是一种非标准化的方法,其结果取决于模板的大小。

归一化的平整法

该方法在模板和原始图像之间使用标准化的像素平方差进行匹配。完美匹配值为0。糟糕的匹配值为100。

相关系数

该方法将模板相对于均值与图像相对于均值进行匹配。高值表示良好匹配,负值表示完全不匹配。零表示没有相关性。
该方法没有规范化,因此值可能会变得很大。

归一化相关系数

该方法将模板相对于均值与图像相对于均值进行匹配。
100表示良好匹配,非常小的值表示完全不匹配。零表示没有相关性。


测试案例——


灰度匹配工具 优 点   

灰度匹配工具,操作便捷、快速。

标签:AI-MARSTER 软件算子灰度匹配功能

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