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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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