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1，Matlab 模板匹配相關(guān)方面公式
2，急求數(shù)字圖像處理中的模板匹配的基本步驟是什么設(shè)計3
3，matlab模板匹配優(yōu)缺點
4，MATLAB模板匹配語法怎么用
5，用簡單的模式匹配算法需要多少次比較能
6，opencv 中自帶的模板匹配算法出處

1，Matlab 模板匹配相關(guān)方面公式

希望能幫到你呵呵

Matlab 模板匹配相關(guān)方面公式

2，急求數(shù)字圖像處理中的模板匹配的基本步驟是什么設(shè)計3

模板匹配就是這樣，準(zhǔn)備好3×3模板圖片（數(shù)據(jù)），將模板和待匹配圖片都歸一化（-1到1），然后用模版按照順序成帶匹配圖片，之后得到最大值的點，就認為你找到了和模板最相相似的地方。

急求數(shù)字圖像處理中的模板匹配的基本步驟是什么設(shè)計3

3，matlab模板匹配優(yōu)缺點

？？s1=sum(sum(a.*p))-441*c*d; 用.*是兩個數(shù)組對應(yīng)元素相乘，必須大小相同。a.*p大小不同，你的a應(yīng)該不是21*21吧？

支持一下感覺挺不錯的

matlab模板匹配優(yōu)缺點

4，MATLAB模板匹配語法怎么用

MATLAB在一個圖像區(qū)域中，物體檢測的一種最基本的方法是通過模板匹配來進行。在匹配過程中，所關(guān)注的物體（即模板）和圖像區(qū)域中的所有的未知物體進行比較，如果模板和未知物體是匹配的，并且模板是足夠精確的，則未知物體被標(biāo)示為模板物體。　　匹配步驟：　　1、先處理模板，把模板轉(zhuǎn)化成一個（800，600）的二值圖像，再做一個匹配圖像（圖像中包含五個物體，其中有兩個與模板圖像一個圖形，其他三個圖形任意且要與模板圖像有明顯的差別）；并轉(zhuǎn)化為一個（800，600）的二值圖像；　　2、對圖像進行傅立葉變換，分別對模板圖像和匹配圖像進行二維傅立葉變換。　　3、計算模板圖像與目標(biāo)圖像的相關(guān)性，方法是先將匹配圖像旋轉(zhuǎn)180度，然后基于快速傅里葉變換的卷積計算技術(shù)進行計算。（如果將卷積中心旋轉(zhuǎn)180度，則卷積計算和相關(guān)計算是等價的。）　　4、觀察生成的頻譜圖像中的五個譜峰，找出其中的兩個最高譜峰的位置。（最高的兩個譜峰的位置就是與模板物體匹配。）

首先確保office 安裝沒問題，2007里面到word -office按鈕- 選項 - 校對里面的選項看著啟用2003里在工具選項里設(shè)置，問題應(yīng)該能解決

5，用簡單的模式匹配算法需要多少次比較能

基本思想：從主串s的第pos個字符起和模式的地一個字符比較，若等，則繼續(xù)，否則從主串的下個字符起再重新和模式字符比較，直到全部符合。基本算法：int Index(SSteing T,int pos) while(i<=S[0]&&j<=T[0]) else } if(j>T[0])return i-T[0]; else return 0; }

不太了解~

錯。只有兩個都小于1的小數(shù)積是小于1 例如0.3×0.4=0.12；

6，opencv 中自帶的模板匹配算法出處

方法如下：使用OPENCV下SIFT庫做圖像匹配的例程// opencv_empty_proj.cpp : 定義控制臺應(yīng)用程序的入口點。//#include "stdafx.h"#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>#include<opencv2/nonfree/nonfree.hpp>#include<opencv2/legacy/legacy.hpp>#include<vector>using namespace std;using namespace cv;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) const char* imagename = "img.jpg"; //從文件中讀入圖像 Mat img = imread(imagename); Mat img2=imread("img2.jpg"); //如果讀入圖像失敗 if(img.empty()) fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename); return -1; } if(img2.empty()) fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename); return -1; } //顯示圖像 imshow("image before", img); imshow("image2 before",img2); //sift特征檢測 SiftFeatureDetector siftdtc; vector<KeyPoint>kp1,kp2; siftdtc.detect(img,kp1); Mat outimg1; drawKeypoints(img,kp1,outimg1); imshow("image1 keypoints",outimg1); KeyPoint kp; vector<KeyPoint>::iterator itvc; for(itvc=kp1.begin();itvc!=kp1.end();itvc++) cout<<"angle:"<<itvc->angle<<"\t"<<itvc->class_id<<"\t"<<itvc->octave<<"\t"<<itvc->pt<<"\t"<<itvc->response<<endl; } siftdtc.detect(img2,kp2); Mat outimg2; drawKeypoints(img2,kp2,outimg2); imshow("image2 keypoints",outimg2); SiftDescriptorExtractor extractor; Mat descriptor1,descriptor2; BruteForceMatcher<L2<float>> matcher; vector<DMatch> matches; Mat img_matches; extractor.compute(img,kp1,descriptor1); extractor.compute(img2,kp2,descriptor2); imshow("desc",descriptor1); cout<<endl<<descriptor1<<endl; matcher.match(descriptor1,descriptor2,matches); drawMatches(img,kp1,img2,kp2,matches,img_matches); imshow("matches",img_matches); //此函數(shù)等待按鍵，按鍵盤任意鍵就返回 waitKey(); return 0;}

1984.A Goshtasby et al."A Two-Stage Cross Correlation Approach to Template Matching"2001.K Briechle, UD Hanebeck"Template Matching using Fast Normalized Cross Correlation"論文電子版在附件里。