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最邻近模板匹配法

最邻近模板匹配法
最邻近模板匹配法

报告提交日期2013年6月27 报告批改日期2013年月

最邻近模板匹配法

一.实验内容:

在模式识别中一个最基本的方法,就是模板匹配法(template matching),它基本上是一种统计识别方法。为了在图像中检测出已知形状的目标物,我们使用这个目标物的形状模板(或窗口)与图像匹配,在约定的某种准则下检测出目标物图像,通常称其为模板匹配法。它能检测出图像中上线条、曲线、图案等等。它的应用包括:目标模板与侦察图像相匹配;文字识别和语音识别等。

二. 实验条件

pc机一台,vs2008软件

三.实验原理

我们采用以下的算式来衡量模板T(m,n)与所覆盖的子图Sij(i,j)的关系,已知原始图像S(W,H),如图所示:

利用以下公式衡量它们的相似性:

上述公式中第一项为子图的能量,第三项为模板的能量,都和模板匹配无关。第二项是模板和子图的互为相关,随(i,j)而改变。当模板和子图匹配时,该项由最大值。在将其归一化后,得到模板匹配的相关系数:

当模板和子图完全一样时,相关系数R(i,j) = 1。在被搜索图S中完成全部搜索后,找出R的最大值Rmax(im,jm),其对应的子图Simjm即位匹配目标。显然,用这种公式做图像匹配计算量大、速度慢。我们可以使用另外一种算法来衡量T和Sij的误差,其公式为:

计算两个图像的向量误差,可以增加计算速度,根据不同的匹配方向选取一个误差阀值E0,当E(i,j)>E0时就停止该点的计算,继续下一点的计算。

最终的实验证明,被搜索的图像越大,匹配的速度越慢;模板越小,匹配的速度越快;阀值的大小对匹配速度影响大;

3、改进的模板匹配算法

将一次的模板匹配过程更改为两次匹配;

第一次匹配为粗略匹配。取模板的隔行隔列数据,即1/4的模板数据,在被搜索土上进行隔行隔列匹配,即在原图的1/4范围内匹配。由于数据量大幅减少,匹配速度显著提高。同时需要设计一个合理的误差阀值E0:

E0 = e0 * (m + 1) / 2 * (n + 1) / 2

式中:e0为各点平均的最大误差,一般取40~50即可;

m,n为模板的长宽;

第二次匹配是精确匹配。在第一次误差最小点(imin, jmin)的邻域内,即在对角点为(imin -1, jmin -1), (Imin + 1, jmin + 1)的矩形内,进行搜索匹配,得到最后结果。

四.实验内容

1. 流程图

2.程序

number_no Classification::LeastDistance()

{

double min=; 定义一个变量存放最小值

number_no number_no;

for(int n=0;n<10;n++) 三个for循环逐一地和每个样品{ 进行距离计算,并把最小距离值for(int i=0;i

{

if(pipei(pattern[n].feature[i],testsample)

{

//匹配的最小值

min=pipei(pattern[n].feature[i],testsample);

number_no.number=n;//样品类别

number_no.no=i;//样品序号

}

}

}

return number_no;//返回手写数字的类别和序号将最小距离对应的类别号返} 回

五,实验结果分析

识别数字:

算法实现的关键问题是进行匹配,求最小距离,其解决方法是和训练集的样品逐一进行距离的计算,最后找出最相邻的样品得到类别号。

六.实验心得

针对每一种模式识别技术。老师讲解了理论基础,实现步骤,编程代码三部分,了解了基本理论之后,按照实现步骤的指导,可以了解算法的实现思路和方法,再进一步体会核心代码。但由于对C++掌握不是太好,所有算法都是用VC++编程实现的,所以对模式识别技术的掌握还是不够好。研究程序代码是枯燥无味的,但只要用心去学,研究,还是能收获自己想要的结果,也会拥有不一样的快乐。别人的思想要做到学以致用,同时自己也要学会绝一反三。希望以后低年级的教学安排中,能早一点多学点相关的软件基础,平时老师能给我们学生一部分相关的作业作为练习。之后能细致的讲解和辅导。当然,我们自己也应该更加努力课下阅读学习相关的书籍知识。

七. 参考文献

杨淑莹,《图像模式识别》,清华大学出版社,2005年第一版

Bayes分类器——最小错误概率的Bayes方法

一.实验目的:

1. 对模式识别有一个初步的理解,能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识;

2. 理解二类分类器的设计原理。

二. 实验条件

pc机一台,vs2008软件

三.实验原理

1. 目标:

计算。

分析:

由于数据t是一个新的数据,无法在训练数据集中统计出来。因此需要转换。根据概率论中的贝叶斯定理

将的计算转换为:

(1)

其中,表示类C j在整个数据空间中的出现概率,可以在训练集中统计出来(即用C j在训练数据

集中出现的频率来作为概率。但和仍然不能统计出来。

首先,对于,它表示在类中出现数据t的概率。根据“属性独立性假设”,即对于属于类

的所有数据,它们个各属性出现某个值的概率是相互独立的。如,判断一个干部是否是“好干部”(分类)时,其属性“生活作风=好”的概率(P(生活作风=好|好干部))与“工作态度=好”的概率(P(工作态度=好|好干部))是独立的,没有潜在的相互关联。换句话说,一个好干部,其生活作风的好坏与其工作态度的好坏完全无关。我们知道这并不能反映真实的情况,因而说是一种“假设”。使用该假设来分类的方法称为“朴素贝叶斯分类”。

根据上述假设,类中出现数据t的概率等于其中出现t的各属性值的概率的乘积。即:

(2)

其中,是数据t的第k个属性值。

其次,对于公式(1)中的,即数据t在整个数据空间中出现的概率,等于它在各分类中出现概率的总和,即:

(3)

其中,各的计算就采用公式(2)。

这样,将(2)代入(1),并综合公式(3)后,我们得到:

(4)

公式(4)就是我们最终用于判断数据t分类的方法。其依赖的条件是:从训练数据中统计出

和。

当我们用这种方法判断一个数据的分类时,用公式(4)计算它属于各分类的概率,再取其中概率最大的作为分类的结果。

2.文本分类的具体方法

文本分类中,数据是指代表一篇文本的一个向量。向量的各维代表一个关键字的权重。训练文本中,每个数据还附带一个文本的分类编码。对此我们有两个方面的工作:

(1)分类器学习:即从训练数据集中统计和,并保存起来。(保存到一个数据文件中,可以再次加载)。在分类器的程序中,需要有表达和保存这些概率数据的变量或对象。

(2)分类识别:从一个测试文档中读取其中的测试数据项,识别他们的分类,并输出到一个文件中。

但文本分类有一个特殊情况:各属性的值不是标准值,不像“性别”这样的属性。因此在查找

时会遇到麻烦:新数据的值可能在训练数据中从未出现过。这个问题的另一方面是:训练数据中各属性(分别对应一个关键词)的值太分散,几乎不可能出现某个关键词在多篇文章中的权重相同的情况。这样,

太多、太分散,没有统计上的意义。

这一问题的处理方法是:将各关键词的权重分段:即将权重的值域分成几个段,每段取其中数值的平均值作为其标准值。第一种方法是,直接对所有训练数据的属性值进行分段,如对第k个属性,将其值域分为(0~0.1), (0.1~0.2), …, (0.9~1),各段分别编号为0,1,…9。一个数据的该属性值为0.19,则重设该属性值为它所处的分段编号,即1。

另一种方法同样进行分段,但分段后计算各段的平均值作为各段的标准值。根据具体数据相应属性的值与各分段标准值的接近程度,重新设置数据该属性的值。如对第k个属性,将其值域分为(0~0.1), (0.1~0.2), …, (0.9~1),假设(0.1~0.2)的平均值为0.15,(0.2~0.3)的平均值为0.22,而一个数据的该属性值为0.19,则该数据的该属性值与0.22更接近,应该重设为0.22。这就是我们要采用的方法。

下一个问题是,以什么作为分段标准?如果按平分值域的方法,则可能数据在值域各段中的分别非常不均匀,会造成在数据稀少的值域中失去统计意义。因此一个方法是,按照分布数据均匀为标准进行分段划分。假设有N个数据,将属性值域分为M段。对属性k,将数据按k属性的值排序,然后按N/M个进行等分,计算各值域分段中的标准值。

(5)

其中,m表示一个分段,表示第k个属性值在该段内的数据的总数。

每段内的数据的相应属性重设为该段的平均值。

分段的工作在在训练阶段进行。必须保留分段的结果:即各属性的各分段值域的标准值。在训练阶段,将所有训练数据的属性值替换为标准值后,再进行统计。而在识别阶段,将待识别数据的属性值同样替换为标准值后,再进行识别。

3. 对象模型

根据我们要进行工作,其中包含:数据(项),数据集,属性,属性值,属性标准值,分类概率,分类属性概率等名词。

从实现上考虑:

(1)训练中的数据分段:根据数据的k属性值,对所有数据进行排序。按数据个数均分的原则进行分段,并计算k属性在各段的标准值,该值需要保留。

假设我们有数据项对象(CDataItem)和数据集对象(CDataSet),显然数据集对象负责该项工作。即,CDataSet中应该包含一个方法:Segment(k, m)。其中k表示对第k个属性,m表示总共分为m个段。该方法产生的各段标准值也需要保留。由于这些标准值是针对各个属性的,因此应该定义一个属性对象来存储这些值。即需要一个CAttribute对象。

此外,分段时需要的排序可以使用C++标准库中的sort模板函数来实现。

(2)根据属性值域分段的标准值,更新数据项的属性值:对一个数据的第k个属性,使用其属性值在K属性对象(CAttribute的一个对象)中查找它最接近的标准值,并用以替换原值。查找标准值的方法可以分配给CAttribute对象:即需要一个Search方法,返回找到的标准值(如果分段多,需要使用二分法查找以提高效率。可以利用C++标准库中的相应模板函数实现)。

(3)分类器本身应该作为一个类,即CBayesClassifier。其中应该包含Train(dataset)和Recognize(data)两个方法。前者用以根据dataset进行训练,后者用以识别一个数据data的分类。识别中需要各种概率:

和。可以用CBayesClassifier的一个动态数值成员实现其存储,可以用C++的vector

类模板实现。显然是一个二维表:行列分别是类和属性。可以用一个二维数组的成员表示,也可以用两层的vector实现。

四. 实验内容

假定某个局部区域细胞识别中正常()和非正常()两类先验概率分别为:

正常状态:=0.9;

异常状态:=0.1。

现有一系列待观察的细胞,其观察值为:

-3.9847-3.5549-1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531

-2.7605 -3.7287 -3.5414 -2.2692 -3.4549 -3.0752

-3.9934 2.8792-0.9780 0.7932 1.1882 3.0682

-1.5799 -1.4885 -0.7431 -0.4221 -1.1186 4.2532

类条件概率分布正态分布分别为(-2,0.25)(2,4)。决策表为(表示

的简写),=6, =1,=0。

试对观察的结果进行分类。

五. 程序和实验结果

1.实验程序

/****************************************************************** * 函数名称:BayesLeasterror()

* 函数类型:int

* 函数功能:最小错误概率的Bayes分类器,返回手写数字的类别

******************************************************************/ int Classification::BayesLeasterror()

{

double X[25];//待测样品

double Xmeans[25];//样品的均值

double S[25][25];//协方差矩阵

double S_[25][25];//S的逆矩阵

double Pw;//先验概率

double hx[10];//判别函数

int i,j,k,n;

for(n=0;n<10;n++)//循环类别~

{

int num=pattern[n].number;//样品个数

//求样品平均值

for(i=0;i<25;i++)

Xmeans[i]=0.0;

for(k=0;k

{

for(i=0;i<25;i++)

Xmeans[i]+=pattern[n].feature[k][i]>0.10?1.0:0.0;

}

for(i=0;i<25;i++)

Xmeans[i]/=(double)num;

//求协方差矩阵

double mode[200][25];

for(i=0;i

for(j=0;j<25;j++)

mode[i][j]=pattern[n].feature[i][j]>0.10?1.0:0.0;

for(i=0;i<25;i++)

for(j=0;j<25;j++)

{

double s=0.0;

for(k=0;k

s=s+(mode[k][i]-Xmeans[i])*(mode[k][j]-Xmeans[j]);

s=s/(double)(num-1);

S[i][j]=s;

}

//求先验概率

int total=0;

for(i=0;i<10;i++)

total+=pattern[i].number;

Pw=(double)num/(double)total;

//求S的逆矩阵

for(i=0;i<25;i++)

for(j=0;j<25;j++)

S_[i][j]=S[i][j];

double(*p)[25]=S_;

brinv(*p,25);//S的逆矩阵

//求S的行列式

double (*pp)[25]=S;

double DetS;

DetS=bsdet(*pp,25);//S的行列式

//求判别函数

for(i=0;i<25;i++)

X[i]=testsample[i]>0.10?1.0:0.0;

for(i=0;i<25;i++)

X[i]-=Xmeans[i];

double t[25];

for(i=0;i<25;i++)

t[i]=0;

brmul(X,S_,25,t);

double t1=brmul(t,X,25);

double t2=log(Pw);

double t3=log(DetS+1);

hx[n]=-t1/2+t2-t3/2;

}

double maxval=hx[0];

int number=0;

//判别函数的最大值

for(n=1;n<10;n++)

{

if(hx[n]>maxval)

{

maxval=hx[n];

number=n;

}

}

return number;

}

2.实验结果

六. 实验心得

在熟悉bayes最小错误概率的决策之后,深知要学会bayes分类器的原理,基本概念,bayes公式是一个

巨大的工程。于此,明白学习此门课程需要比较高的阅读程序的能力,需要有较强的数学知识。因此,学习是个无底洞的玩意儿,要想学好它,必须对此门课程有着较强的兴趣。只是可惜,我对此门课程还未进入门道。

七. 参考文献

杨淑莹,《图像模式识别》,清华大学出版社,2005年第一版

层次聚类——中间距离法

一.实验目的

在聚类算法的大环境下,和分类不同的是,聚类问题它在做出聚类判断前,是不知道一批样品中的每一个样品的所属类别的。即它是不凭借任何的先验知识来进行推测的,所以聚类问题又被称之为“无监督学习”;其次,聚类算法的重点在于依靠寻找特征相似的聚合类,它实现的步骤可以归纳为三步:A.找到目标样品,并对目标样品进行标号。B.对已经分割出来的目标样品进行特征提取。C.采用不同的聚类算法对样品进行聚类.综合上述,我们需要掌握图像的阈值分割和图像的标识,聚类前所有样品的右下角的数值均为0;当采用一种聚类方法进行聚类后,具有相同特征属性的样品右下角的数值是相同的,等等基础知识

二. 实验条件

pc机一台,vs2008软件

三.实验原理

流程图

四.实验内容

程序:

/************************************************************ *函数名称Zhongjianjulifa()

*参数void

*返回值 void

*函数功能按照中间距离法对全体样品进行分类

*************************************************************/ void CCluster::Zhongjianjulifa()

{

GetFeature();

double**centerdistance;//记录类间距离

double T;//阈值

int distype;//距离的形式(欧氏、余弦。。。)

int i,j;

double minous,maxous,mincos,maxcos,minbcos,maxbcos,mintan,maxtan;

minous=MAX; mincos=MAX; minbcos=MAX; mintan=MAX;

maxous=0; maxcos=0; maxbcos=0; maxtan=0;

//计算四种距离模式的参考值

for ( i=0;i

for ( j=i+1;j

{

if (minous>GetDistance(m_pattern[i],m_pattern[j],1))

minous=GetDistance(m_pattern[i],m_pattern[j],1);

if (maxous

maxous=GetDistance(m_pattern[i],m_pattern[j],1);

if (mincos>GetDistance(m_pattern[i],m_pattern[j],2))

mincos=GetDistance(m_pattern[i],m_pattern[j],2);

if (maxcos

maxcos=GetDistance(m_pattern[i],m_pattern[j],2);

if (minbcos>GetDistance(m_pattern[i],m_pattern[j],3))

minbcos=GetDistance(m_pattern[i],m_pattern[j],3);

if (maxbcos

maxbcos=GetDistance(m_pattern[i],m_pattern[j],3);

if (mintan>GetDistance(m_pattern[i],m_pattern[j],4))

mintan=GetDistance(m_pattern[i],m_pattern[j],4);

if (maxtan

maxtan=GetDistance(m_pattern[i],m_pattern[j],4);

}

DlgInfor mDlgInfor;

mDlgInfor.ShowInfor(minous,maxous,mincos,maxcos,minbcos,maxbcos,mintan,maxtan);

if (mDlgInfor.DoModal()==IDOK)

{

T=mDlgInfor.m_T;

distype=mDlgInfor.m_DisType;

}

else return;

//初始化

for ( i=0;i

{

m_pattern[i].category=i+1;

}

centerdistance=new double *[patternnum];//建立类间距离数组,centerdistance[i][j]表示i类和j类距离for ( i=1;i

{

centerdistance[i]=new double [patternnum+1];

}

for ( i=1;i

for (int j=i+1;j<=patternnum;j++)

{

centerdistance[i][j]=GetDistance(m_pattern[i-1],m_pattern[j-1],distype);

}

centernum=patternnum;

while(1)

{

double td,**tempdistance;

int ti,tj;

td=MAX;

ti=0;

tj=0;

tempdistance= new double *[patternnum];//临时记录类间距离

for (i=1;i

{

tempdistance[i]=new double[patternnum+1];

}

for( i=1;i

for ( j=i+1;j<=centernum;j++)

{

if (td>centerdistance[i][j])

{

td=centerdistance[i][j];

ti=i;tj=j;

}

}

if(td

{

for ( i=0;i

{

if (m_pattern[i].category==tj)

m_pattern[i].category=ti;

if (m_pattern[i].category>tj)

m_pattern[i].category--;

}

centernum--;

for (i=1;i

for ( j=i+1;j<=centernum;j++)

{

if (i

{

if(j==ti)

tempdistance[i][j]=sqrt

(centerdistance[i][ti]*centerdistance[i][ti]/2+centerdistance[i][tj]*centerdistance[i][tj]/2-centerdistance[ ti][tj]*centerdistance[ti][tj]/4);

else if (j>=tj)

tempdistance[i][j]=centerdistance[i][j+1];

else

tempdistance[i][j]=centerdistance[i][j];

}

else if (i==ti)

{

if (j

tempdistance[i][j]=sqrt

(centerdistance[ti][j]*centerdistance[ti][j]/2+centerdistance[j][tj]*centerdistance[j][tj]/2-centerdistance[ ti][tj]*centerdistance[ti][tj]/4);

else

tempdistance[i][j]=sqrt

(centerdistance[ti][j+1]*centerdistance[ti][j+1]/2+centerdistance[tj][j+1]*centerdistance[tj][j+1]/2-centerd istance[ti][tj]*centerdistance[ti][tj]/4);

}

else if((i>ti)&&(i

{

if(j

tempdistance[i][j]=centerdistance[i][j];

else

tempdistance[i][j]=centerdistance[i][j+1];

}

else//i>=tj

{

tempdistance[i][j]=centerdistance[i+1][j+1];

}

}

for (i=1;i

for ( j=i+1;j<=centernum;j++)

{

centerdistance[i][j]=tempdistance[i][j];

}

}

else break;

delete []tempdistance;

}

delete []centerdistance;

}

五.结果分析

结果分析:

存在问题及改进设想

每个物体的左上角标号是物体的标号,右下角是该物体的所属号。最大最小距离法不需要用户输入聚类阈值,只需要输入距离计算类型即可,选择距离公式,并输入阈值,程序会根据所有样品数据自动确定阈值。若样品集中没有突出的噪声,程序一般会正确聚类,然而,当样品中含有离中心较远的孤立点时,聚类阈值会受到干扰。

通过比较可以看出的是,在最大最小距离算法中,“Tanimoto距离”聚类的结果是最不准确的,造成这种不准确性的原因在最邻近规则试探法中得以体现:样品间最小距离是1,最大距离也是1,阈值大小影响结果为0.因为Tanimoto表示的是两类物体的交集除以它们的并集。故当Tanimoto系数值为1时,说明两类样品的特征是一样的,所以最后显示的聚类结果就如上图所示(全部都是同类样品)。

六.实验心得

通过本学期的模式识别实验,了解了模式识别属于当代高科技研究的重要领域,是一门独立的新学科。了解了各种相关的算法,和模式识别现在重要的理论和方法

在本次开发学习中,让我熟悉了C++语言中类的功能,深入学习了模板匹配算法及实现过程,该算法是一种最简单的识别方法,可是存在一个缺点就是待测目标需要与训练集的每一个样品进行匹配运算,运算量极大。

七. 参考文献

杨淑莹,《图像模式识别》,清华大学出版社,2005年第一版

对课程的建议;

感谢老师一直以来费心为教学课程改革想办法动脑筋,作为学生,感到很感激,同时,也是非常的内疚。我并没有花太对的心思在这个课程之上。

我觉得,这是一个蛮有难度的课程,包括数学功底,程序理解能力等等。因此,我觉得非常建议从大一开始学习c语言,并且能够多方面的锻炼学生在程序理解能力,这是对于刚开始学习计算机必须要的基础。

要做好一件事情,最好的办法就是兴趣,怎么把学生的兴趣提上来,这才是老师应该做的,这不单单只是换个课本那么容易,这需要老师们能够深入的改革教学方式,把学生变被动为主动。就如,大学教育就是一项服务,为学生提供让他们感兴趣的平台,同时,老师能够在这个平台上引导学生走下去。

因此,引导他们对这门课程的认识,对这门课程的发展前景,和引导他们加入实验或者是老师的各项项目反而比上课叫他们的知识更重要也更有意思。

再次谢谢老师。

学生:谢瑜

Halcon中模板匹配方法的总结归纳

Halcon中模板匹配方法的总结归纳 基于组件的模板匹配: 应用场合:组件匹配是形状匹配的扩展,但不支持大小缩放匹配,一般用于多个对象(工件)定位的场合。 算法步骤: 1.获取组件模型里的初始控件gen_initial_components() 参数: ModelImage [Input] 初始组件的图片 InitialComponents [Output] 初始组件的轮廓区域 ContrastLow [Input] 对比度下限 ContrastHigh [Input] 对比度上限 MinSize [Input] 初始组件的最小尺寸 Mode[Input] 自动分段的类型 GenericName [Input] 可选控制参数的名称 GenericValue [Input] 可选控制参数的值 2.根据图像模型,初始组件,训练图片来训练组件和组件相互关系train_model_components() 3.创建组件模型create_trained_component_model() 4.寻找组件模型find_component_model() 5.释放组件模型clear_component_model() 基于形状的模板匹配: 应用场合:定位对象内部的灰度值可以有变化,但对象轮廓一定要清晰平滑。 1.创建形状模型:create_shape_model() 2.寻找形状模型:find_shpae_model() 3.释放形状模型:clear_shape_model() 基于灰度的模板匹配: 应用场合:定位对象内部的灰度值没有大的变化,没有缺失部分,没有干扰图像和噪声的场合。 1.创建模板:create_template() 2.寻找模板:best_match() 3.释放模板:clear_template() 基于互相关匹配: 应用场合:搜索对象有轻微的变形,大量的纹理,图像模糊等场合,速度快,精度低。 1.创建模板:create_ncc_model() 2.寻找模板:find_ncc_model() 3.释放模板:clear_ncc_model() 基于变形匹配: 应用场合:搜索对象有轻微的变形。 1.创建模板:create_local_deformable_model() 2.寻找模板:find_local_deformable_model() 3.释放模板:clear_deformable_model()

基于模板匹配算法的数字识别讲解

中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 软件工程年级:2009 题目: 基于模板匹配算法的数字识别学生姓名: 李成学号:09065093指导教师姓名: 李波职称: 讲师 2013年5月

中南民族大学本科毕业论文(设计)原创性声明 本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名:2013年月日

摘要 (1) Abstract (1) 1 绪论 (2) 1.1 研究目的和意义 (2) 1.2 国内外研究现状 (2) 2 本文基本理论介绍 (3) 2.1 位图格式介绍 (3) 2.2 二值化 (3) 2.3 去噪 (3) 2.4 细化 (4) 2.5 提取骨架 (4) 3 图像的预处理 (5) 3.1 位图读取 (5) 3.2 二值化及去噪声 (5) 3.3 提取骨架 (6) 4 基于模板匹配的字符识别 (8) 4.1 样本训练 (8) 4.2 特征提取 (8) 4.3 模板匹配 (9) 4.4 加权特征模板匹配 (10) 4.5 实验流程与结果 (10) 5 结论 (16) 5.1 小结 (16) 5.2 不足 (16) 6 参考文献 (17)

基于模板匹配算法的数字识别 摘要 数字识别已经广泛的应用到日常生活中,典型的数字自动识别系统由图像采集、预处理、二值化、字符定位、字符分割和字符识别等几部分组成, 这些过程存在着紧密的联系。传统的模板匹配算法因为图像在预处理之后可能仍然存在较大的干扰,数字笔画粗细不均匀,有较大的噪声,识别效率不高。本文采的主要思想就是对字符进行分类,之后对字符进行细化,提取细化后字符的特征矢量,与模板的特征矢量进行加权匹配,误差最小的作为识别结果。本文在模板匹配法的基础上, 采用了特征值加权模板匹配法, 并且改进了匹配系数的求法。应用该法取得了满意的效果, 提高了识别率。 关键词:模板匹配;数字识别;特征值加权;字符识别; Template matching algorithm-based digital identification Abstract Digital identification has been widely applied to daily life, the typical digital automatic identification system by the image acquisition, pre-processing, binarization, character positioning, character segmentation and character recognition several parts, there is a close link these processes. Traditional template matching algorithm because the image may still exist after pre-greater interference, digital strokes uneven thickness, the noise, the identification efficiency is not high. Adopted herein main idea is to classify the character after character refinement, the characters feature vector extraction refinement, and the template feature vector is weighted matching, the minimum error as a recognition result. Template matching method based on feature weighted template matching method, and improve the matching coefficient method. The application of the method to obtain satisfactory results, to improve the recognition rate. Key words:Template matching; digital identification; characteristic value weighted; character recognition;

如何绘制因果图(鱼骨图)

质量管理工具因果图,如何绘制因果分析图(又称特性要因图、鱼刺分析图)2010-01-313:38如何绘制因果分析图(又称特性要因图、鱼刺分析图) 1.因果图的概念因果图(causeandeffectdiagram)是描述、整理、分析质量问题(结果)与影响质量的因素(原因)之间关系的图,因其形状如鱼刺,故又称鱼刺图(fishbonediagram)。通过对影响质量的因素进行全面系统地整理和分析,可为明确影响质量的因素与质量问题之间的因果关系,最终找出解决问题提供有力支持。因果图分析法即是用因果分析图分析各种问题产生的原因和由此原因可能导致后果的一种管理方法。由于因果分析图形状象鱼刺,所以又称为鱼刺图。它由结果、原因和枝干三部分组成。结果:表示期望进行改善、追查和控制的对象。原因:表示对结果可能施加影响的因素。枝干:表示原因与结果、原因与原因之间的关系。中央的枝干为主干,用双箭头表示。从主干两边依次展开的枝干为大枝(大原因即直接原因),大枝两侧展开的枝干为中枝(间接原因),中枝两侧展开的枝干为小枝(造成间接原因的上一层原因),用单箭头表示。在一个系统中,下一阶段的结果,往往是上一阶段的原因造成的。用因果图分析法,通过一张图,可把引起事故的错综复杂的因果关系,直观地表述出来,用以分析事故产生的原因和研究预防事故的措施。消防工作人员应用因果分析法可以用来追查复杂的火灾原因和分析复杂的火险隐患,以期采取相应的处置措施;也可以用来分析工作状况以及工作中可能出现的差错和问题,以便采取预防性和控制性措施。因果分析法属于定性分析方法,使用方便、层次分明、简明直观。 2.因果图的绘制步骤(1)确定质量问题。因果图中的“结果”可根据具体需要选择。(2)组织讨论,尽可能找出可能影响结果的所有因素。由于因果图是一种枚举法,为了能够把所有重要因素都能列举上,绘制因果图时,强调结合头脑风暴法,畅所欲言,集思广益。(3)找出因果关系,在图上以因果关系的箭头表示。将质量问题写在纸的右侧,从左至右画箭头(主骨),将结果用方框框上。然后,列出影响结果的主要原因作为大骨,也用方框框上。列出影响大骨(主要原因)的原因,即第二层次原因,作为中骨;再用小骨列出影响中骨的第三层次原因,以此类推,展开到可制定具体对策为止。(4)根据对结果影响的程度,将对结果有显著影响的重要原因用明显的符号表示。(5)在因果图上标出有关信息。例如标题、绘制人、绘制时间等等。(6)在因果图上标明有关资料。例如:产品、工序和小组的名称、参加人员、绘制日期等等。 3.因果图方法注意事项(1)确定原因时应集思广益,充分发扬民主。(2)末端原因尽可能具体,直至能够采取对策为止。(3)质量问题有多少,就要绘制多少张因果图4.因果分析法应用举例某市棉纺厂仓库发生了一次大火,造成了严重损失。为追查火

如何学习思维导图的画法

如何学习思维导图的画法 多做练习,对同一本书,同一件事情做多个思维导图然后相比较。或者做好思维导图之后和网上别人的思维导图相比较,以发现自己的不足。 导图制作 制作工具 1. 一些A3或A4大的白纸。 2. 一套12支或更多的好写的软芯笔。 3. 4支以上不同颜色,色彩明亮的涂色笔。 4. 1支标准钢笔。 主题 1. 最大的主题(文章的名称或书名)要以图形的形式体现出来。 我们以前作的笔记,都会把最大的主题写在笔记本纸面上最顶格的中间。而思维导图则把主题体现在整张纸的中心,并且以图形的形式体现出来。我们称之为中央图。 2. 中央图要以三种以上的颜色。 3. 一个主题一个大分支 思维导图把主题以大分支的形式体现出来,有多少个主要的主题,就会有多少条大的分支。 4. 每条分支要用不同的颜色 每条分支用不同颜色可以让你对不同主题的相关信息一目了然。 内容要求 5. 运用代码 小插图不但可以更强化每一个关键词的记忆,同时也突出关键词要表达的意思,而且还可以节省大量的记录空间。当然除了这些小的插图,我们还有很多代码可以用。比如厘米可以用CM来代表。所以可以用代码的尽量用代码。 6. 箭头的连接 当我们在分析一些信息的时候,各主题之间会有信息相关联的地方,这时,可以把有关联的部分用箭头把他们连起来,这样就可以很直观地了解到信息之间的联系了。如果你在分析信息的时候,有很多信息是相关有联系的,但是如果都用箭头相联接起来会显得比较杂乱了。解决这个问题的方法就是,你可以运用代码,用同样的代码在他们的旁边注明,当你看到同样的代码的时候,你就可以知道这些知识之间是有联系的。 7. 只写关键词,并且要写在线条的上方 思维导图的记录用的全都是关键词,这些关键词代表着信息的重点内容。不少人刚开始使用思维导图时,会把关键词写在线条的下面,这样是不对的,记住一定要写在线条的上面。 线条要求 8. 线长=词语的长度

模板匹配MATLAB实现及算法优化

模板匹配MATLAB实现及算法优化

一、引言 现代社会已进入信息时代,随着计算机技术、通信技术和数学的发展,图像信息处理能力和水平也不断提高,相应的也得到和更多关注、研究和更加广泛的应用。图像匹配是图像处理的一项关键技术,可广泛用于目标识别与跟踪、立体视觉、变化检测、车场车牌识别、人脸识别、机器人导航、测绘、等领域,已成为一门新兴的分支学科。由于拍摄时间、拍摄角度、自然环境的变化、多种传感器的使用和传感器本身的缺陷,使拍摄的图像不仅受噪声的影响,而且存在严重的灰度失真和几何畸变。在这种条件下,如何有效地进行图像匹配一直是人们研究的热点和难点。 要研究模板匹配,首先必须明确模板匹配的定义:模板匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点,如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数,取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点。其实质是在基元相似性的条件下,运用匹配准则的最佳搜索问题。简单的讲就是,要判读一幅大图像中是否存在某种已知的图案,则以一幅与该图案有着相同尺寸和方向的小图像为模板,通过一定的算法可以在图中找到目标,确定其坐标位置。 那么如何实现模板与原图像的匹配呢?下面将结合一个具体例子说明模板匹配的实现过程。 二、问题描述及解决方法 1.问题描述 现有模板如下图: 原图如下图: 问题:如何在原图中找到模板所处的位置,并把该位置标记出来。 2.解决方法

首先必须建立判断模板与原图相应位置相似程度的准则。对于彩色图像,是基于图像的特征匹配;而灰度图像,则是基于相关函数。本实验的处理对象主要是灰度图片。 相关函数又分成两类: (1) 差值测度。计算公式如下: max |(,)(,)|f x y g x y ε=- |(,)(,)|D f x y g x y dxdy ε=-?? 22[(,)(,)]D f x y g x y dxdy ε=-?? (2) 相关测度。计算公式如下: 1222(,)(,)(,)[(,)(,)]D D D f x y g x y dxdy p x y f x y dxdy g x y dxdy = ??????? 显然,上式中的p(x,y)取值范围是0到1。越接近于0,表示两图像相差越大;越接近于1,表示两图像越相似。 有了描述相似程度的数学模型,接下来就可以用MATLAB 编程实现模板匹配,从而解决上述问题了。 三、 MATLAB 实现 要实现这个程序,必须有三个重要组成部分: 1. 模板循环 功能:实现模板扫过原图的每一个像素点。 语句: for i=1:M-m for j=1:N-n end end 描述:以模板左上角第一个点为标志点,使其依次从左到右、从上到下扫过原图每一个像素点。 2. 相似性判断 功能:在每一次循环时,计算模板与覆盖的原图区域的相似程度,并判断两图像是否相似。 语句: temp=imcrop(im,[j,i,n-1,m-1]);

鱼骨图分析法(完整篇)

编号:SY-AQ-01646 ( 安全管理) 单位:_____________________ 审批:_____________________ 日期:_____________________ WORD文档/ A4打印/ 可编辑 鱼骨图分析法(完整篇) Fishbone diagram analysis

鱼骨图分析法(完整篇) 导语:进行安全管理的目的是预防、消灭事故,防止或消除事故伤害,保护劳动者的安全与健康。在安全管理的四项主要内容中,虽然都是为了达到安全管理的目的,但是对生产因素状态的控制,与安全管理目的关系更直接,显得更为突出。 鱼骨分析法是咨询人员进行因果分析时经常采用的一种方法,其特点是简捷实用,比较直观。现以上面提到的某炼油厂情况作为实例,采用鱼骨分析法对其市场营销题进行解析。 鱼骨分析法简介 鱼骨图是由日本管理大师石川馨先生所发展出来的,故又名石川图。鱼骨图是一种发现问题“根本原因”的方法,它也可以称之为“因果图”。鱼骨图原本用于质量管理。 问题的特性总是受到一些因素的影响,我们通过头脑风暴找出这些因素,并将它们与特性值一起,按相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚,并标出重要因素的图形就叫特性要因图。因其形状如鱼骨,所以又叫鱼骨图(以下称鱼骨图),它是一种透过现象看本质的分析方法。 头脑风暴法(BrainStorming——BS):一种通过集思广益、

发挥团体智慧,从各种不同角度找出问题所有原因或构成要素的会议方法。BS有四大原则:严禁批评、自由奔放、多多益善、搭便车。 鱼骨图的三种类型 A、整理问题型鱼骨图(各要素与特性值间不存在原因关系,而是结构构成关系) B、原因型鱼骨图(鱼头在右,特性值通常以“为什么……”来写) C、对策型鱼骨图(鱼头在左,特性值通常以“如何提高/改善……”来写) 鱼骨图制作 制作鱼骨图分两个步骤:分析问题原因/结构、绘制鱼骨图。 1、分析问题原因/结构。 A、针对问题点,选择层别方法(如人机料法环等)。 B、按头脑风暴分别对各层别类别找出所有可能原因(因素)。 C、将找出的各要素进行归类、整理,明确其从属关系。 D、分析选取重要因素。

基于HALCON的模板匹配方法总结.

基于HALCON的模板匹配方法总结 基于HALCON的模板匹配方法总结 HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种,即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-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。这三种匹配的方法各具特点,分别适用于不同的图像特征,但都有创建模板和寻找模板的相同过程。这三种方法里面,我主要就第三种-基于形状的匹配,做了许多的实验,因此也做了基于形状匹配的物体识别,基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究,从中取得较好的效果。在VC下往往针对不同的图像格式,就会弄的很头疼,更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢,我想其中间过程会很复杂,效果也不一定会显著。下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。 1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板,对整个图像建立模板也可以,但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大,比如像视频会议中人体上半身这样的图像,我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的,这往往也是要牺牲匹配速度的,这个后面再讲。基本流程是这样的,如下所示: ⑴ 首先确定出ROI的矩形区域,这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可,gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形,利用 area_center()找到这个矩形的中心;

⑵ 然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像,reduce_domain()会得到这个ROI;这之后就可以对这个矩形建立模板,而在建立模板之前,可以先对这个区域进行一些处理,方便以后的建模,比如阈值分割,数学形态学的一些处理等等; ⑶ 接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了,这个函数有许多参数,其中金字塔的级数由Numlevels指定,值越大则找到物体的时间越少,AngleStart和AngleExtent决定可能的旋转范围,AngleStep指定角度范围搜索的步长;这里需要提醒的是,在任何情况下,模板应适合主内存,搜索时间会缩短。对特别大的模板,用Optimization来减少模板点的数量是很有用的;MinConstrast将模板从图像的噪声中分离出来,如果灰度值的波动范围是10,则MinConstrast应当设为10;Metric参数决定模板识别的条件,如果设为’use_polarity’,则图像中的物体和模板必须有相同的对比度;创建好模板后,这时还需要监视模板,用inspect_shape_model()来完成,它检查参数的适用性,还能帮助找到合适的参数;另外,还需要获得这个模板的轮廓,用于后面的匹配,get_shape_model_contours()则会很容易的帮我们找到模板的轮廓; ⑷ 创建好模板后,就可以打开另一幅图像,来进行模板匹配了。这个过程也就是在新图像中寻找与模板匹配的图像部分,这部分的工作就由函数 find_shape_model()来承担了,它也拥有许多的参数,这些参数都影响着寻找模板的速度和精度。这个的功能就是在一幅图中找出最佳匹配的模板,返回一个模板实例的长、宽和旋转角度。其中参数SubPixel决定是否精确到亚像素级,设为’interpolation’,则会精确到,这个模式不会占用太多时间,若需要更精确,则可设为’least_square’,’lease_square_high’,但这样会增加额外的时间,因此,这需要在时间和精度上作个折中,需要和实际联系起来。比较重要的两个参数是MinSocre和Greediness,前一个用来分析模板的旋转对称和它们之间的相似度,值越大,则越相似,后一个是搜索贪婪度,这个值在很大程度上影响着搜索速度,若为0,则为启发式搜索,很耗时,若为1,则为不安全搜索,但最快。在大多数情况下,在能够匹配的情况下,尽可能的增大其值。 ⑸ 找到之后,还需要对其进行转化,使之能够显示,这两个函数 vector_angle_to_rigid()和affine_trans_contour_xld()在这里就起这个作用。前一个是从一个点和角度计算一个刚体仿射变换,这个函数从匹配函数的

图像处理技术--模板匹配

图像处理技术——模板匹配算法 左力2002.3. 认知是一个把未知与已知联系起来的过程。对一个复杂的视觉系统来说,它的内部常同时存在着多种输入和其它知识共存的表达形式。感知是把视觉输入与事前已有表达结合的过程,而识别也需要建立或发现各种内部表达式之间的联系。 匹配就是建立这些联系的技术和过程。建立联系的目的是为了用已知解释未知。 章毓晋《图像工程下册》P.163 一.模板匹配的基本概念 模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标,已知该图中有要找的目标,且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像,通过一定的算法可以在图中找到目标,确定其坐标位置。 以8位图像(其1个像素由1个字节描述)为例,模板T( m ? n个像素)叠放在被搜索图S( W ? H个像素)上平移,模板覆盖被搜索图的那块区域叫子图Sij。i,j为子图左上角在被搜索图S上的坐标。搜索范围是: 1 ≤ i ≤ W – M 1 ≤ j ≤ H – N 通过比较T和Sij的相似性,完成模板匹配过程。 注意:图像的数据是从下到上、从左到右排列的。 可以用下式衡量T和Sij相似性: ∑∑ = =- = N n ij M m n m T n m S j i D 12 1 )] , ( ) , ( [ ) ,(被搜索图 S 模板 T m i {

∑∑ ∑∑ ∑∑ ======+?-=N n M m N n ij M m N n ij M m n m T n m T n m S n m S 1 2 1 1 1 1 2 1 )] ,([),(),(2)],([ 上式的第一项为子图的能量,第三项为模板的能量,都与模板匹配无关。第二项是模板和子图的互相关,随( i, j )而改变。当模板和子图匹配时,该项有极大值。将其归一化,得模板匹配的相关系数: ∑∑∑∑∑∑======?= N n M m N n ij M m N n ij M m n m T n m S n m T n m S j i R 1 2 1 1 2 1 1 1 )] ,([)],([) ,(),(),( 当模板和子图完全一样时,相关系数R( i, j ) = 1。在被搜索图S 中完成全部搜索后,找出R 的最大值Rmax( im, jm ),其对应的子图Simjm 即为匹配目标。显然,用这种公式做图像匹配计算量大、速度较慢。 另一种算法是衡量T 和Sij 的误差,其公式为: ∑∑ ==-=N n ij M m n m T n m S j i E 1 1 |),(),(|),( E( i, j )为最小值处即为匹配目标。为提高计算速度,取一个误差阈值E 0,当E( i, j )> E 0时就停止该点的计算,继续下一点计算。 试验结果如下: 注:以上试验是在赛扬600 PC 机上用VC6.0进行的。 结果表明:被搜索图越大,匹配速度越慢;模板越小,匹配速度越快。误差法速度较快,阈值的大小对匹配速度影响大,和模板的尺寸有关。 二.改进模板匹配算法 我在误差算法的基础上设计了二次匹配误差算法: 第一次匹配是粗略匹配。取模板的隔行隔列数据,即四分之一的模板数据,在被搜索图上进行隔行隔列扫描匹配,即在原图的四分之一范围内匹配。由于数据量大幅度减少,匹配速度显著提高。 为了合理的给出一个误差阈值E0,我设计了一个确定误差阈值E0的准则: E 0 = e 0 * (m+1)/2 * (n+1)/2

基于HALCON的模板匹配方法总结--蓝云杨的机器视觉之路

基于HALCON的模板匹配方法总结--蓝云杨的机器视觉之路 蓝云杨的机器视觉之路https://www.sodocs.net/doc/fa3482605.html,/blog/user1/8/index.html 首页相册 标签机器视觉(64)图像处理(11)视频压缩(12)小波分析(5)三峡(3)生活随笔(32)HALCON(7)编程感悟(18)哲思慧语(32) 基于HALCON的模板匹配方法总结 2006-8-16 16:34:00 4 推荐很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间。去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop 的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载。 德国MVTec公司开发的HALCON机器视觉开发软件,提供了许多的功能,在这里我主要学习和研究了其中的形状匹配的算法和流程。HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种,即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-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。这三种匹配的方法各具特点,分别适用于不同的图像特征,但都有创建模板和寻找模板的相同过程。这三种方法里面,我主要就第三种-基于形状的匹配,做了许多的实验,因此也做了基于形状匹配的物体识别,基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究,从中取得较好的效果,简化了用其他工具,比如VC++来开发的过程。在VC下往往针对不同的图像格式,就会弄的很头疼,更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢,我想其中间过程会很复杂,效果也不一定会显著。下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。 1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板,对整个图像建立模板也可以,但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大,比如像视频会议中人体上半身这样的图像,我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的,这往往也是要牺牲匹配速度的,这个后面再讲。基本流程是这样的,如下所示: ⑴ 首先确定出ROI的矩形区域,这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可,gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形,利用area_center()找到这个矩形的中心; ⑵ 然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像,reduce_domain()会得到这个ROI;这之后就可以对这个矩形建立模板,而在建立模板之前,可以先对这个区域进行一些处理,方便以后的建模,比如阈值分割,数学形态学的一些处理等等; ⑶ 接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了,这个函数有许多参数,其中金字塔的级数由Numlevels指定,值越大则找到物体的时间越少,AngleStart 和AngleExtent决定可能的旋转范围,AngleStep指定角度范围搜索的步长;这里需要提醒的是,在任何情况下,模板应适合主内存,搜索时间会缩短。对特别大的模板,用Optimization

模板匹配

halcon模板匹配 * 在一个图片中获取ROI并在此图片中匹配 dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 600, 600, 'black', WindowHandle) * 窗口语句 read_image(Image,'L:/Halcon test/mk2.jpg') *read_image(Image,'L:/Halcon test/mk3.jpg') *read_image(Image,'L:/Halcon test/mk4.jpg') * 这里有4张图片,每一张都说明一个小问题,附图分析。 gen_rectangle1 (ROI1, 57.8333, 49.5, 181.167, 342.833) * 画一个矩形选择ROI,矩形在左上角,覆盖一个完整的,无变形规定尺寸的商标,作为模板。 reduce_domain(Image,ROI1,ImageReduced1) * 大图和这个矩形的ROI相减就会得到一个左上角的商标的图案作为模板,命名ImageReduced。 create_shape_model(ImageReduced1,0,0,rad(360),0,'no_pregeneration','use_polarity',40,10,ModelID1) * 创建一个比例不变(1:1)的匹配的轮廓模型。具体参数下个帖子说明,也可见[Halcon算子学习交流区] Halcon模版匹配算子解析。 find_shape_model(Image,ModelID1,0,rad(360),0.7,13,0.5,'interpolation',0,0.9,Row,Column,Angle,Score) * 寻找与模板的大小尺寸必须是一比一匹配的,只是角度的不同而已,若大小发生变化,则不能匹配 get_shape_model_contours(ModelContours1,ModelID1,1) * 在大图中获取匹配。 for i := 0 to |Row|-1 by 1 vector_angle_to_rigid(0,0,0,Row【i】,Column【i】,Angle【i】,HomMat2D) affine_trans_contour_xld(ModelContours2,ContoursAffinTrans,HomMat2D) endfor * 获取匹配。 disp_message (WindowHandle, '总共匹配了' + |Row| + '个商标', 'window', 12, 12, 'red', 'true') * 输出数量统计。 clear_shape_model(ModelID1) stop()

模板匹配

图像模式识别中模板匹配的基本概念以及基本算法 认知是一个把未知与已知联系起来的过程。对一个复杂的视觉系统来说,他的内部常同时存在着多种输入和其他知识共存的表达形式。感知是把视觉输入与事先已有表达结合的过程,而识别与需要建立或发现各种内部表达式之间的联系。匹配就是建立这些联系的技术和过程。建立联系的目的是为了用已知解释未知。(摘自章毓晋《图像工程》) 1、模板匹配法: 在机器识别事物的过程中,常常需要把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景象获取的两幅或多幅图像在空间上对准,或根据已知模式到另一幅图像中寻找相应的模式,这就叫匹配。在遥感图像处理中需要把不同波段传感器对同一景物的多光谱图像按照像点对应套准,然后根据像点的性质进行分类。如果利用在不同时间对同一地面拍摄的两幅照片,经套准后找到其中特征有了变化的像点,就可以用来分析图中那些部分发生了变化;而利用放在一定间距处的两只传感器对同一物体拍摄得到两幅图片,找出对应点后可计算出物体离开摄像机的距离,即深度信息。 一般的图像匹配技术是利用已知的模板利用某种算法对识别图像进行匹配计算获得图像中是否含有该模板的信息和坐标; 2、基本算法: 我们采用以下的算式来衡量模板T(m,n)与所覆盖的子图Sij(i,j)的关系,已知原始图像S(W,H),如图所示: 利用以下公式衡量它们的相似性: 上述公式中第一项为子图的能量,第三项为模板的能量,都和模板匹配无关。第二项是模板和子图的互为相关,随(i,j)而改变。当模板和子图匹配时,该项由

最大值。在将其归一化后,得到模板匹配的相关系数: 当模板和子图完全一样时,相关系数R(i,j) = 1。在被搜索图S中完成全部搜索后,找出R的最大值Rmax(im,jm),其对应的子图Simjm即位匹配目标。显然,用这种公式做图像匹配计算量大、速度慢。我们可以使用另外一种算法来衡量T和Sij的误差,其公式为: 计算两个图像的向量误差,可以增加计算速度,根据不同的匹配方向选取一个误差阀值E0,当E(i,j)>E0时就停止该点的计算,继续下一点的计算。 最终的实验证明,被搜索的图像越大,匹配的速度越慢;模板越小,匹配的速度越快;阀值的大小对匹配速度影响大; 3、改进的模板匹配算法 将一次的模板匹配过程更改为两次匹配; 第一次匹配为粗略匹配。取模板的隔行隔列数据,即1/4的模板数据,在被搜索土上进行隔行隔列匹配,即在原图的1/4范围内匹配。由于数据量大幅减少,匹配速度显著提高。同时需要设计一个合理的误差阀值E0: E0 = e0 * (m + 1) / 2 * (n + 1) / 2 式中:e0为各点平均的最大误差,一般取40~50即可; m,n为模板的长宽; 第二次匹配是精确匹配。在第一次误差最小点(imin, jmin)的邻域内,即在对角点为(imin -1, jmin -1), (Imin + 1, jmin + 1)的矩形内,进行搜索匹配,得到最后结果。

数学思维导图怎么画两个步骤告诉你思维导图的简单画法

数学思维导图怎么画,两个步骤告诉你思维导图的简单画法思维导图是作为目前最流行的思维工具,能帮我们扩散思维、理清事件全程逻辑关系,对问题进行全方位描述与分析,从而找到解决问题的关键点。 所以掌握数学思维导图的画法,就十分有必要了,接下来,小编将通过下面7个步骤,告诉大家应该如何绘制思维导图!这方法需要借助迅捷流程图制作软件,它有软件版和在线版,小编用的是在线版。 步骤如下:

1、从软件界面左侧选择一个文本框,并将其放置在中间位置,在周围留出空白,接着在文本框中填入中心思想。 这里有几个要点需要注意: ①可以使用右侧的【样式】工具栏中对文本框进行外观设置,颜色上可以丰富些,这样你的思维导图会更加充满跳跃感和生命力,你的创造性思维也会被增加更多能量; ②文本框里的中心思想也可以用图片代替,这样画面会更加生动,更容易激发你的想象力,让你的大脑保持兴奋,这个操作可以在在右侧【文本】工具栏中找到。 2、选择连接文本框的支干,在左侧工具栏有各类连接线条或者箭头,选择一种并将其移动到两个文本框之间 选择支干同样不容小视,这几点也需要注意: ①各个层级间的连接箭头可以不一样,给不同的箭头赋予不同意义;

②箭头/连接线的颜色也可以丰富些,让整体画面丰富起来; ③为每个箭头都附上注释,明确显示两文本框之间的关系。 接着以此类推将二级分枝三级分枝地绘制,让大脑不断处于联想工作的状态,很快,你的思维导图就会向四面八方发散出来了。在这过程中,你会不断萌生新想法,为你的思维导图“添砖加瓦”。 三、也是最后一步,依次点击【文件】-【导出】,选择一种格式将它导出来就OK了。

另外,如果不想自己绘制,迅捷流程图也提供了海量模板供你使用,你可以直接拿来修改编辑。

基於HALCON的模板匹配方法总结

基於HALCON的模板匹配方法總結 基於HALCON的模板匹配方法總結 很早就想總結一下前段時間學習HALCON的心得,但由於其他的事情總是抽不出時間。去年有過一段時間的集中學習,做了許多的練習和實驗,並對基於HDevelop的形狀匹配算法的參數優化進行了研究,寫了一篇《基於HDevelop的形狀匹配算法參數的優化研究》文章,總結了在形狀匹配過程中哪些參數影響到模板的搜索和匹配,又如何來協調這些參數來加快匹配過程,提高匹配的精度,這篇paper放到了中國論文在線了,需要可以去下載。 德國MVTec公司開發的HALCON機器視覺開發軟件,提供了許多的功能,在這裡我主要學習和研究了其中的形狀匹配的算法和流程。HDevelop開發環境中提供的匹配的方法主要有三種,即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分別是基於組件(或成分、元素)的匹配,基於灰度值的匹配和基於形狀的匹配。這三種匹配的方法各具特點,分別適用於不同的圖像特征,但都有創建模板和尋找模板的相同過程。這三種方法裡面,我主要就第三種-基於形狀的匹配,做了許多的實驗,因此也做了基於形狀匹配的物體識別,基於形狀匹配的視頻對象分割和基於形狀匹配的視頻對象跟蹤這些研究,從中取得較好的效果,簡化了用其他工具,比如VC++來開發的過程。在VC下往往針對不同的圖像格式,就會弄的很頭疼,更不用說編寫圖像特征提取、模板建立和搜尋模板的代碼呢,我想其中間過程會很復雜,效果也不一定會顯著。下面我就具體地談談基於HALCON的形狀匹配算法的研究和心得總結。 1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的基於形狀匹配的算法主要是針對感興趣的小區域來建立模板,對整個圖像建立模板也可以,但這樣除非是對象在整個圖像中所佔比例很大,比如像視頻會議中人體上半身這樣的圖像,我在後面的視頻對象跟蹤實驗中就是針對整個圖像的,這往往也是要犧牲匹配速度的,這個後面再講。基本流程是這樣的,如下所示: ⑴首先確定出ROI的矩形區域,這裡只需要確定矩形的左上點和右下點的坐標即可, gen_rectangle1()這個函數就會幫助你生成一個矩形,利用area_center()找到這個矩形的中心; ⑵然後需要從圖像中獲取這個矩形區域的圖像,reduce_domain()會得到這個ROI;這之後就可以對這個矩形建立模板,而在建立模板之前,可以先對這個區域進行一些處理,方便以後的建模,比如閾值分割,數學形態學的一些處理等等; ⑶接下來就可以利用create_shape_model()來創建模板了,這個函數有許多參數,其中金字塔的級數由Numlevels指定,值越大則找到物體的時間越少,AngleStart和AngleExtent 決定可能的旋轉范圍,AngleStep指定角度范圍搜索的步長;這裡需要提醒的是,在任何情

模板匹配详解

模板匹配? 目标? 在这节教程中您将学到: ?使用OpenCV函数matchTemplate在模 板块和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结 果图像 ?使用OpenCV函数minMaxLoc在给定的 矩阵中寻找最大和最小值(包括它们的位 置). 原理? 什么是模板匹配?? 模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术. ?我们需要2幅图像: 1. 原图像(I):在这幅图像里,我们希望 找到一块和模板匹配的区域 2. 模板(T):将和原图像比照的图像 块 我们的目标是检测最匹配的区域:

?为了确定匹配区域, 我们不得不滑动模板图像和原图像进行比较: ?通过滑动, 我们的意思是图像块一次移动一个像素(从左往右,从上往下). 在每一个位置, 都进行一次度量计算来表明它是“好” 或“坏” 地与那个位置匹配(或者说块图像和原图像的特定区域有多么相似). ?对于T覆盖在I上的每个位置,你把度量值保存到结果图像矩阵(R)中. 在R 中的每个位置都包含匹配度量值:

上图就是TM_CCORR_NORMED方法 处理后的结果图像R . 最白的位置代表最 高的匹配. 正如您所见, 红色椭圆框住的位 置很可能是结果图像矩阵中的最大数值, 所以这个区域(以这个点为顶点,长宽和模 板图像一样大小的矩阵) 被认为是匹配的. 实际上, 我们使用函数minMaxLoc来定 位在矩阵R中的最大值点(或者最小值, 根据函数输入的匹配参数) . 问得好. OpenCV通过函数matchTemplate实现了模板匹配算法. 可用的方法有6个: 1. 平方差匹配method=CV_TM_SQDIFF 这类方法利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大. b. 标准平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF_NORMED

思维导图怎么画超详细教程

思维导图怎么画超详细教程 导语: 作为21世纪全球革命性思维工具、学习工具、管理工具,思维导图已经应用于生活和工作的各个方面,包括学习、写作、沟通、家庭、教育、演讲、管理、会议等,运用思维导图带来的学习能力和清晰的思维方式已经成功改变了 2.5亿人的思维习惯。鉴于很多人还不知道思维导图怎么绘制,下面为大家详细讲解一下关于思维导图软件绘制思维导图的画法介绍。 用什么软件绘制思维导图? 对于新手来说,用MindMaster思维导图是一个不错的选择。MindMaster思维导图软件操作界面如Office界面一样简单,不需太多的学习,随意便可上手。软件内有上百种现有模板可供使用,主题一键切换;大量剪贴画素材可以用来丰富你的思维导图;软件支持导出JPG、PDF、PPT等多种格式,还支持跨平台使用。 免费获取MindMaster思维导图软件:https://www.sodocs.net/doc/fa3482605.html,/mindmaster/ 新手如何使用MindMaster绘制思维导图? 1、首先当然需要在电脑上下载安装好MindMaster,在官网下载的时候可以根据自己的电脑系统来选择对应的版本,安装好之后双击打开运行。

2、接着打开MindMaster思维导图软件,点击“新建”,选择任意模板开启绘图之旅,也可以点击右侧“创建”一个空白模板进入画布。 3、进入之后会看到有一个中心主题,你可以用鼠标双击来进行编辑。如果你想添加子主题的话,可以用鼠标移动到中心主题附件,当出现一个“+”符号时点击一下就可以自动添加,当然你也可以在上方菜单栏里进行添加。

初始的主题样式看起来会比较单调,可以通过右侧来对思维导图的主体框架、样式、颜色、线条粗细等进行编辑设置,丰富主题,让思维导图看起来更漂亮。 5、当然软件中还有许多可爱的剪贴画也是可以使用的,除此之外你还可以插入图片、评论、超链接、注释、附件等等。

模板匹配,ncc

竭诚为您提供优质文档/双击可除 模板匹配,ncc 篇一:ncc计算公式 ncc是基于相似度度量的匹配算法,因为对线性光照不敏感,在目标识别和工业检测领域得到了广泛的应用。传统的ncc算法计算公式如下: {[i(x+i,y+j)-i(x,y)][t(i,j)-t]} mnncc(x,y)=其中i为目标图像;t为模板图像,模板大小为m*n 篇二:基于halcon的模板匹配方法总结 基于halcon的模板匹配方法总结 分类:halcon学习20xx-06-2616:0247人阅读评论(0)收藏举报 德国mVtec公司开发的halcon机器视觉开发软件,提供了许多的功能,在这里我主要学习和研究了其中的形状匹配的算法和流程。hdevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种,即component-based、gray-Value-based、shape-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。这三种匹配的方法各具

特点,分别适用于不同的图像特征,但都有创建模板和寻找模板的相同过程。这三种方法里面,我主要就第三种-基于形状的匹配,做了许多的实验,因此也做了基于形状匹配的物体识别,基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究,从中取得较好的效果,简化了用其他工具,比如Vc++来开发的过程。在Vc下往往针对不同的图像格式,就会弄的很头疼,更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢,我想其中间过程会很复杂,效果也不一定会显著。下面我就具体地谈谈基于halcon的形状匹配算法的研究和心得总结。 1.shape-basedmatching的基本流程 halcon提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣 的小区域来建立模板,对整个图像建立模板也可以,但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大,比如像视频会议中人体上半身这样的图像,我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的,这往往也是要牺牲匹配速度的,这个后面再讲。基本流程是这样的,如下所示: ⑴首先确定出Roi的矩形区域,这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可,gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形,利用area_center()找到这个矩形的中心;⑵然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像,reduce_domain()会得到这个Roi;这之后就可以对这个矩形

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