C# emgu 多模板匹配
public MatchInfo GetMatchPos(string Src, string Template)
{
MatchInfo myMatchInfo = new MatchInfo();
Image<Bgr, byte> a = new Image<Bgr, byte>(Src);
Image<Bgr, byte> b = new Image<Bgr, byte>(Template);
Image<Bgr, byte> aa = new Image<Bgr, byte>(Src);
Image<Gray, float> c = new Image<Gray, float>(a.Width, a.Height);
c = a.MatchTemplate(b, TemplateMatchingType.CcorrNormed);
double min = 0, max = 0;
Point maxp = new Point(0, 0);
Point minp = new Point(0, 0);
CvInvoke.MinMaxLoc(c, ref min, ref max, ref minp, ref maxp);
//for (int i =0;i< c.; i++) {
//}
Console.WriteLine(max + "-" + maxp.X + "," + maxp.Y);
Console.WriteLine(min + "-"+minp.X + "," + minp.Y);
CvInvoke.Rectangle(aa, new Rectangle(maxp, new Size(b.Width, b.Height)), new MCvScalar(0, 0, 255), 3);
CvInvoke.Rectangle(aa, new Rectangle(minp, new Size(b.Width+13, b.Height+13)), new MCvScalar(0, 255, 255), 3);
Image<Gray, float> c1 = c;
int getcnt = 0;
Lab1:
c1 = getNextMinLoc(c1, maxp, (int)max, b.Width, b.Height);
CvInvoke.MinMaxLoc(c1, ref min, ref max, ref minp, ref maxp);
if (max < 0.95)
{
goto Lab2;
}
getcnt++;
if (getcnt > 10) {
goto Lab2;
}
Console.WriteLine(max + "-" + maxp.X + "," + maxp.Y);
CvInvoke.Rectangle(aa, new Rectangle(maxp, new Size(b.Width, b.Height)), new MCvScalar(0, 255, 0), 3);
goto Lab1;
Lab2:
myMatchInfo.matchMax = max;
myMatchInfo.matchMin = min;
myMatchInfo.matchPicture = aa;
myMatchInfo.matchRectangle = new Rectangle(maxp, new Size(b.Width, b.Height));
myMatchInfo.matchMaxLoc = maxp;
myMatchInfo.matchMinLoc = minp;
return myMatchInfo;
}
Image<Gray, float> getNextMinLoc(Image<Gray, float> result, Point maxLoc, int maxVaule, int templatW, int templatH)
{
// 先将第一个最大值点附近模板宽度和高度的都设置为最大值防止产生干扰
int startX = maxLoc.X- (templatW>>2);//
int startY = maxLoc.Y- (templatH >> 2);//
int endX = maxLoc.X+ (templatW >> 2);//
int endY = maxLoc.Y+ (templatH >> 2);//
if (startX < 0 || startY < 0)
{
startX = 0;
startY = 0;
}
if (endX > result.Width - 1 || endY > result.Height - 1)
{
endX = result.Width - 1;
endY = result.Height - 1;
}
int y, x;
for (y = startY; y < endY; y++)
{
for (x = startX; x < endX; x++)
{
CvInvoke.cvSetReal2D(result, y, x, maxVaule);
}
}
return result;
}
C# emgu 多模板匹配的更多相关文章
- 使用OpenCV&&C++进行模板匹配.
一:课程介绍 1.1:学习目标 学会用imread载入图像,和imshow输出图像. 用nameWindow创建窗口,用createTrackbar加入滚动条和其回调函数的写法. 熟悉OpenCV函数 ...
- halcon三种模板匹配方法
halcon有三种模板匹配方法:即Component-Based.Gray-Value-Based.Shaped_based,分别是基于组件(或成分.元素)的匹配,基于灰度值的匹配和基于形状的匹配,此 ...
- opencv 模板匹配与滑动窗口(单匹配) (多匹配)
1单匹配: 测试图片: code: #include <opencv\cv.h> #include <opencv\highgui.h> #include <open ...
- opencv 在工业中的应用:模板匹配
模板匹配在工业中经常有两个用途,一模板匹配进行产品定位,二根据匹配度来判断是OK的产品还是NG的产品.我用OPENCV做了个模板匹配定位的DEMO. (1)点击打开图像按钮打开一幅图像 (2)点击定义 ...
- opencv如何用模板匹配寻找目标
首先使用: MatchTemplate 比较模板和重叠的图像区域 void cvMatchTemplate( const CvArr* image, const CvArr* templ, CvArr ...
- [模式识别].(希腊)西奥多里蒂斯<第四版>笔记8它__模板匹配
在语音识别方面,同样的话都是同一个人,每次说的情况是不同的,难以识别.本章是定义如何适应不同的情况有不同的特性指标. 1,基于最优路径搜索的度量:①贝尔曼最优性原则和动态编程②编辑距离(The E ...
- OpenCV探索之路(九):模板匹配
模板匹配的作用在图像识别领域作用可大了.那什么是模板匹配? 模板匹配,就是在一幅图像中寻找另一幅模板图像最匹配(也就是最相似)的部分的技术. 说的有点抽象,下面给个例子说明就很明白了. 在上面这幅全明 ...
- OpenCV 学习笔记(模板匹配)
OpenCV 学习笔记(模板匹配) 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一.这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否"相似",当相似度足够 ...
- halcon 模板匹配(最简单)
模板匹配是机器视觉工业现场中较为常用的一种方法,常用于定位,就是通过算法,在新的图像中找到模板图像的位置.例如以下两个图像. 这种模板匹配是最基本的模板匹配.其特点只是存在平移旋转,不存在尺度变化 ...
随机推荐
- js工具方法
获取页面链接中的参数,以数组形式返回: function getParamsFromHref() { var parameters = window.location.search.substr(1) ...
- linux的dd命令
一.dd命令的解释 dd:用指定大小的块拷贝一个文件,并在拷贝的同时进行指定的转换. 注意:指定数字的地方若以下列字符结尾,则乘以相应的数字:b=512:c=1:k=1024:w=2 参数注释: 1. ...
- vue实现懒加载
- 搭建Eureka注册中心
创建一个Spring Boot工程,命名为eureka-server,并在pom.xml中引入必要的依赖,代码如下. <parent> <groupId>org.springf ...
- HDU 2586 How far way?
传送门 继续水板子题... #include <bits/stdc++.h> using namespace std; inline int read() { , f = ; char c ...
- Shell中echo改变输出显示样式
普通输出: echo '------------------------------------------------------' 输出的是系统默认的颜色和字体: 加上一些样式,看效果: echo ...
- Celery
在程序的运行过程中,我们经常会碰到一些耗时耗资源的操作,为了避免它们阻塞主程序的运行,我们经常会采用多线程或异步任务.比如,在 Web 开发中,对新用户的注册,我们通常会给他发一封激活邮件,而发邮件是 ...
- Phython中读写和存储.mat文件
背景 在做deeplearning过程中,使用caffe的框架,一般使用matlab来处理图片(matlab处理图片相对简单,高效),用python来生成需要的lmdb文件以及做test产生结果.所以 ...
- Linux安装NodeJS
Linux中安装nodejs 去官网下载和自己系统匹配的文件: 英文网址:https://nodejs.org/en/download/ 中文网址:http://nodejs.cn/download/ ...
- 通用权限管理系统之权限菜单zTree树的展示及移动的处理方法
在通用权限管理系统中,有很多数据结构是有父子关系的,如组织机构,部门,权限菜单等,在展示的时候,大多数是通过zTree树的形式展现的,如下: 权限菜单展示 这种数据后台输出比较容易处理,参考如下获取某 ...