Advertisement

姚明使用了EmguCV视觉计算,并提供了基于模板匹配法的源代码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
EmguCV视觉计算提供了一套模板匹配的C#源码示例程序。该程序运行在最新版本的Visual Studio 2017开发环境中,并依赖于EmguCV 3.3库。模板匹配是一种用于图像处理的技术,其核心在于在一幅图像中精确地识别出与另一幅预定义的模板图像最为相似的区域,即寻找最匹配的部分。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 寻找EmguCV
    优质
    《寻找姚明》利用EmguCV库进行视觉计算和模板匹配,提供源代码实现图像中姚明脸部自动识别的技术教程。 EmguCV视觉计算中的模板匹配C#源码例程适用于最新VS2017+EmguCV 3.3平台。模板匹配技术是在一幅图像中寻找另一幅模板图像最相似部分的方法。
  • EmguCV础教学频——第20课(与应).pptx
    优质
    本PPT介绍了EmguCV库在图像处理中的应用,专注于模板匹配技术及其实际操作方法,是学习计算机视觉和模式识别的基础教程。 EmguCV基础视频教程第20讲:模板匹配及应用.pptx
  • 立体差图MATLAB双图像深度估
    优质
    本文章介绍了基于MATLAB实现的立体视觉匹配及视差图算法,详细讲解了如何通过双目摄像头获取的两幅图片进行深度信息估计的基础匹配技术。 计算机立体视觉是从数字图像中提取三维信息的技术。在传统的立体视觉方法中,使用两个水平位移的相机来获取场景的不同视角,类似于人类双眼观察的方式。通过对比这两幅图像,可以以视差图的形式获得相对深度信息,该图中的值反映了相应像素位置之间的水平坐标差异,并且这些值与实际场景中的距离成反比关系。
  • 技术车牌识别
    优质
    这段简介可以描述为:基于模板匹配技术的车牌识别算法源代码提供了一种高效准确地进行车牌检测与字符识别的技术方案。本项目通过利用先进的模板匹配方法,能够快速在图像中定位并提取车牌信息,适用于多种复杂场景下的车辆管理应用开发需求。 该源码使用MATLAB 2013a编写实现车牌识别算法,原理包括协方差矩阵计算的相关性、颜色空间转换以及边缘检测技术。资源中包含readme文件进行详细说明。
  • LZC.zip
    优质
    这段资料包含了LZC模板匹配算法的实现代码,适用于需要进行图像或文本模式识别的研究者和开发者。 采用C++和OpenCV实现的多角度、多尺度通用模板匹配算法。详情可参考相关文献或研究资料。
  • 实现
    优质
    本项目致力于开发一种高效的基于模板的匹配算法,旨在提高图像和数据处理中的目标识别速度与准确性。通过优化算法设计,我们力求在保持低计算复杂度的同时,增强模式匹配的效果。 测试模板匹配算法的效果时,首先打开一张模板图片,然后打开一张待匹配的图片。
  • 图像定位
    优质
    图像模板匹配与视觉定位是一种计算机视觉技术,通过识别和追踪特定物体或特征点来实现精确的位置估计。该方法广泛应用于机器人导航、增强现实以及自动驾驶等领域,极大提升了系统的智能化水平和运行效率。 图像模板匹配与视觉定位是计算机视觉领域中的关键技术,在自动化生产和科学研究等领域具有广泛的应用价值。本段落将深入分析这两种技术,并重点介绍基于旋转不变矩的模板匹配算法及其在实际应用中的表现。 图像模板匹配是一种用于从大图像中寻找与给定模板相似区域的技术,通过计算模板和图像不同部分之间的相似度来确定最佳匹配位置。特别值得关注的是基于旋转不变矩的算法,这种算法对图像旋转具有很强的鲁棒性,在模板或目标图像出现一定程度旋转的情况下仍能准确地定位到匹配区域。利用数学方法描述形状特征且不受图像旋转影响的能力使该算法在实际应用中表现出色。 视觉定位技术则是在三维空间中确定物体或相机的位置和姿态的过程,这项技术对于机器人导航、自动化生产线以及无人机控制等领域至关重要。将模板匹配与视觉定位相结合可以大幅提升目标物体的定位速度和精准度,从而实现精确抓取或定位操作。 在实际应用案例中,我们研究了一个100*100像素大小的模板图像,在640*480像素的目标图像上进行搜索,使用基于旋转不变矩的算法可以在5毫秒左右完成匹配任务,并且精度达到一个像素以内。这种高效性和精准度对于需要实时处理和高定位准确性的工业应用来说尤为重要。 Mark点定位技术是视觉定位中的常见方法之一,在目标物体上设置明显标记点以确定其位置,这种方法因其简单有效而被广泛应用于环境变化不剧烈或需高精度定位的场合中。 综上所述,图像模板匹配与视觉定位在自动化和科研领域扮演着不可替代的角色。基于旋转不变矩的算法为快速精确的目标识别提供了强有力的技术支持;Mark点技术则适用于复杂环境中稳定且精准地确定物体位置的需求。未来通过进一步优化算法参数及提升硬件性能,这些技术将能更好地适应多样化应用场景,并推动自动化与智能化的发展进程。
  • Matlab图像——实现
    优质
    本文章主要介绍了如何使用Matlab软件实现图像处理中的模板匹配算法,并对其实现原理和步骤进行了详细阐述。通过学习本文,读者可以掌握利用模板匹配进行图像识别的基本方法和技术。 本资源通过模板匹配实现图像的匹配功能。
  • 双目点深度信息
    优质
    本研究提出了一种创新的算法,利用双目视觉技术有效提取和处理图像中的匹配点,以准确计算其深度信息,提升三维空间感知能力。 在C++环境下使用OpenCV库,首先通过SIFT算法找出左右图像的匹配点,然后利用RANSAC和KNN算法剔除错误匹配点,最后计算出匹配点对的深度信息。
  • HALCON
    优质
    这段简介可以描述为:HALCON模板匹配源代码提供了使用HALCON软件进行图像识别和处理的关键算法实现细节,适用于开发者深入学习与二次开发。 HALCON模板匹配源代码适用于HALCON12版本,并且已经调试通过。这段代码包括了模板文件的生成、局部匹配和完整匹配等功能。