OpenCV学习笔记[4]模板匹配

OpenCV学习笔记：模板匹配 Java version

        首先我要纠正一个错误的学习习惯，像OpenCV这样的大型库，按照官方教程一步一步调试的学习效率太低了，OpenCV就像字典一样，当我们需要计算机进行某些视觉特性模拟时，针对具体问题去检索库中对应的API即可。

        尽管官方教程非常详细，但除了人脸识别的Demo和一套doc外，没有其他Java实例，教程中详细的实例都由C语言编写，我在测试的过程中会将对应部分按照OOP形式重写为Java模块，并在学习笔记中贴出。

        官方教程可以在OpenCV库解压目录的build/doc下找到，当然，是英文的。

[简介]

       模板匹配，通俗的讲，提供原始图片与其中的一部分，找出该部分在原始图片中的位置，它存在诸多限制，对模板的转置与缩放会严重影响匹配结果，但容许一定的失真。

[模板匹配]

TemplateMaching.java:

import org.opencv.core.Core;import org.opencv.core.Core.MinMaxLocResult;import org.opencv.core.CvType;import org.opencv.core.Mat;import org.opencv.core.Point;import org.opencv.core.Scalar;import org.opencv.highgui.Highgui;import org.opencv.imgproc.Imgproc;public class TemplateMaching {private String sourcePath,dstPath;private Mat source,dst;//原图片public void setSource(String picPath){this.sourcePath = picPath;}//需要匹配的部分public void setDst(String picPath){this.dstPath = picPath;}//处理，生成结果图public void process(){//将文件读入为OpenCV的Mat格式source = Highgui.imread(sourcePath);dst = Highgui.imread(dstPath);//创建于原图相同的大小，储存匹配度Mat result = Mat.zeros(source.rows(),source.cols(),CvType.CV_32FC1);//调用模板匹配方法Imgproc.matchTemplate(source, dst, result,Imgproc.TM_SQDIFF);//规格化Core.normalize(result, result, 0, 1,Core.NORM_MINMAX, -1);//获得最可能点，MinMaxLocResult是其数据格式，包括了最大、最小点的位置x、yMinMaxLocResult mlr = Core.minMaxLoc(result);Point matchLoc = mlr.minLoc;//在原图上的对应模板可能位置画一个绿色矩形Core.rectangle(source, matchLoc, new Point(matchLoc.x + dst.width(),matchLoc.y + dst.height()),new Scalar(0,255,0));//将结果输出到对应位置Highgui.imwrite("./Result/TMOutPut.png",source);}public static void main(String[] args) {System.loadLibrary("opencv_java249");TemplateMaching macher = new TemplateMaching();//设置原图macher.setSource("./Data/Lession4/BK.jpg");//设置要匹配的图macher.setDst("./Data/Lession4/BK_DST_DES.jpg");macher.process();}}

[测试图例]

原图：

匹配图（原始、转置、缩放、失真）：

   

[测试结果]

[原始测试]

↑匹配

[转置测试]

↑产生偏移

[缩放测试]

↑产生偏移，大小错误

[失真测试]

↑匹配

[总结]

      对于图像识别，模板映射存在着较大的限制，在今后的学习中会着重寻找特性匹配的内容。