如何使用 OpenCV（模板匹配）检测和匹配标记

我正在使用在特定区域包含标记的图像。我尝试使用模板匹配来做到这一点，这是 opencv 中定义为 cv MatchTemplate 的方法。

我正在使用网络摄像头来检测它们，当前程序正在检测标记，因为我提供了与模板相同的标记。

但我找不到一种方法来检查它是否是最佳匹配或只是稍微匹配。因为在 cvMatchTemplate 中，它不仅检测最佳匹配，还不断检测稍微匹配的区域。

谁能告诉我一种方法来做到这一点。或者如果有其他方法可以解决我的问题，请告诉我！

这是我的图像卡的链接http://imageshack.us/photo/my-images/266/piggycard.jpg/（我想检测并检查它是否匹配）

这是代码

// template_mching_test_2.cpp ：定义控制台应用程序的入口点。 //

#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"

int main()
{   
IplImage* imgOriginal = cvLoadImage("D:\\4Yr\\Research\\SRS\\Animations\\Piggycard.jpg", 0);
IplImage* imgTemplate = cvLoadImage("D:\\4Yr\\Research\\MakingOf\\Sample Imageas\\PiggyMarkerStart.jpg", 0);

CvCapture *cap = cvCaptureFromCAM(0);

if(!cap)
return -1;

cvNamedWindow("result");

IplImage* imgOriginal;
IplImage* imgOriginal2;
IplImage* imgResult;

while(true)
{
imgOriginal = cvQueryFrame(cap);//cvCreateImage(cvSize(imgOriginal->width-imgTemplate->width+1, imgOriginal->height-imgTemplate->height+1), IPL_DEPTH_32F, 1);
imgOriginal2 = cvCreateImage(cvSize(imgOriginal->width,imgOriginal->height),imgOriginal->depth,1);
imgResult = cvCreateImage(cvSize(imgOriginal->width-imgTemplate->width + 1,imgOriginal->height-imgTemplate->height+1),IPL_DEPTH_32F,1);

cvZero(imgResult);
cvZero(imgOriginal2);

cvCvtColor(imgOriginal,imgOriginal2,CV_BGR2GRAY);
cvMatchTemplate(imgOriginal2, imgTemplate, imgResult,CV_TM_CCORR_NORMED);

double min_val=0, max_val=0;
CvPoint min_loc, max_loc;
cvMinMaxLoc(imgResult, &min_val, &max_val, &min_loc, &max_loc);

cvRectangle(imgOriginal, max_loc, cvPoint(max_loc.x+imgTemplate->width,  max_loc.y+imgTemplate->height), cvScalar(0), 1);
printf("%f \n", max_val);

cvShowImage("result", imgOriginal);

cvWaitKey(10);

cvReleaseImage(&imgOriginal2);
cvReleaseImage(&imgResult);
}

cvDestroyAllWindows();
cvReleaseCapture(&cap);

return 0;

}

作为模板，我提供了从原始图像中裁剪的相同标记。我从 minMaxLoc 中取出最大值来检查最佳匹配。但当图像标记位于某个位置时，并且当图像标记不在框架中并且在先前与标记匹配的位置稍微匹配时，它会一直给我相同的值。 minMaxloc 是否为我们提供了坐标（位置）标记或匹配百分比。或者还有其他方法吗？ 谢谢您的考虑。

有一个关于模板匹配主题的 OpenCV 教程.

Using 匹配模板是一个好的开始，它将为您提供一个包含与您的匹配指标相关的数字的图像（该指标有一系列选择，其中一些提供较高的数字以获得更好的匹配，有些提供较低的数字）。

要随后选择最佳匹配，您还需要使用该函数最小最大位置它可以找到该矩阵的最小值和最大值。