基于匹配的目标识别

深碍√TFBOYSˉ_ 2022-06-16 05:30 155阅读 0赞

如果要在一幅图像中寻找已知物体，最常用且最简单的方法之一就是匹配。

在目标识别的方法中，匹配属于基于决策理论方法的识别。匹配方法可以是最小距离分类器，相关匹配。本文code是基于最小距离分类器，基于相关匹配的与此类似。

本文涉及到的知识点如下：

1、目标识别.

2、基于决策理论方法的识别

3、匹配（最小距离分类器、相关匹配）

4、空间相关（相关匹配涉及）

匹配之前，需要先将图像转换为灰度图，函数为rgb2gray，由于matlab对浮点型支持较为完善，我们还需将图像数据类型更改为double，函数为im2double。之后再将原始图像补0，这样才能遍历图像的每一点，函数padarray。

决策函数的计算为djx=x'\*mj-0.5\*mj'\*mj;冈萨雷斯的《数字图像处理》Page561中有写。之后寻找最佳匹配。

本文[算法][Link 1]主要参考冈萨雷斯的《数字图像处理》。

转载请注明出处。

已知问题：运行较慢，相关匹配要快一点。

代码如下：

**\[plain\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

1.  %function:  
2.  %       基于最小距离分类器的模板匹配  
3.  %       寻找图片中与已知模板的匹配区域  
4.  %referrence：  
5.  %      冈萨雷斯的《数字图像处理》（第三版）第十二章 目标识别  
6.  %date:2015-1-8  
7.  %author:chenyanan  
8.  %转载请注明出处：http://blog.csdn.net/u010278305  
9.    
10. %清空变量，读取图像  
11. clear;close all  
12. template\_rgb = imread('images/eye.jpg');  
13. src\_rgb = imread('images/head.jpg');  
14.   
15. %转换为灰度图  
16. template=rgb2gray(template\_rgb);    template = im2double(template);  
17. src=rgb2gray(src\_rgb);  src = im2double(src);  
18.   
19. figure('name','模板匹配结果'),  
20. subplot(1,2,1),imshow(template\_rgb),title('模板'),  
21.   
22. %球的模板与原始图像的大小  
23. tempSize=size(template);  
24. tempHeight=tempSize(1); tempWidth=tempSize(2);  
25. srcSize=size(src);  
26. srcHeight=srcSize(1); srcWidth=srcSize(2);  
27.   
28. %在图片的右侧与下侧补0  
29. %By default, paddarray adds padding before the first element and after the last element along the specified dimension.  
30. srcExpand=padarray(src,\[tempHeight-1 tempWidth-1\],'post');  
31.   
32. %初始化一个距离数组 tmp:mj  template:x  
33. %参见《数字图像处理》 Page561  
34. distance=zeros(srcSize);  
35. for height=1:srcHeight  
36.    for width= 1:srcWidth  
37.       tmp=srcExpand(height:(height+tempHeight-1),width:(width+tempWidth-1));  
38.       %diff= template-tmp;  
39.       %distance(height,width)=sum(sum(diff.^2));  
40.       %计算决策函数  
41.       distance(height,width)=sum(sum(template'\*tmp-0.5.\*(tmp'\*tmp)));  
42.    end  
43. end  
44.   
45. %寻找决策函数最大时的索引  
46. maxDis=max(max(distance));  
47. \[x, y\]=find(distance==maxDis);  
48.   
49. %绘制匹配结果  
50. subplot(1,2,2),imshow(src\_rgb);title('匹配结果'),hold on  
51. rectangle('Position',\[x y tempWidth tempHeight\],'LineWidth',2,'LineStyle','--','EdgeColor','r'),  
52. hold off

运行结果如下：

![Center][]

模板及图像源文件已上传。

![20150108232915494][]![20150108232916078][]

原文链接：http://blog.csdn.net/u010278305/article/details/42536421

[Link 1]: http://lib.csdn.net/base/datastructure
[view plain]: http://blog.csdn.net/u010278305/article/details/42536421#
[Center]: /images/20220616/0b791e51e5514a8d8a8db58707c702c9.png
[20150108232915494]: https://img-blog.csdn.net/20150108232915494
[20150108232916078]: /images/20220616/e56a9ccf83174562a0b48f2871ce844f.png