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[原创] 模板匹配——智能与工业领域的应用(2)

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二级士官

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发表于 2016-4-2 22:25:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 王绍昶 于 2016-4-2 22:31 编辑

我们继续来看一下基于灰度值的模板匹配。这里说一下灰度值,众所周知,在选手机时我们会问像素多少,这里我们得到的图像也是由像素点组成,而在二值化的图像中像素点值是在0~255的一个值,我们就可以根据这些数值对图像进行分析。2.基于灰度值的模板匹配
基于模板与图像中最原始的灰度值进行匹配,通过他们之间的相似度来匹配。
相似度函数:
(1).SAD(误差平方和算法):模板与图像之间差值的绝对值的平方的总和。
误差平方和.png

(2).SSD(绝对误差和算法):模板与图像之间所有差值的平方和。
绝对误差和算法.png

以上两个相似度量计算效率很高,因为对每个像素只需要两个操作,模板与图像之间的区别越大,相似度也就越大;为了匹配的唯一结果,寻找相似度的最小值。缺点是当光照不变时,SSD和SAD相似度量结果很好;当光照发生很大变化,这种方法返回结果值很大,因为图像的灰度值已经不再相等。
需要一种不随光照变化而变化的方法:
归一化相关系数算法.png
归一化相关系数的绝对值越大表示模板与图像越接近,越小越不一致。
1.png 2.png
图 13  Halcon中的应用,在行驶中汽车的车牌号码中找到 “Y”字母。



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