使用OpenCV進行模板匹配(原圖-模板圖)？有許多匹配算法，例如比較原始圖像和模板圖像像素值的最簡單方法。但是這種方法有一點旋轉(zhuǎn)和光線變化，結(jié)果會很差。為了改進這一點，我們有sad算法。然后傷心地說

使用OpenCV進行模板匹配(原圖-模板圖)？

有許多匹配算法，例如比較原始圖像和模板圖像像素值的最簡單方法。但是這種方法有一點旋轉(zhuǎn)和光線變化，結(jié)果會很差。為了改進這一點，我們有sad算法。然后傷心地說。然后利用NCC算法計算區(qū)域間的互相關(guān)。在上述三種算法中，sad算法是最簡單的，因此在確定模板大小時sad算法的速度最快。NCC算法比sad算法復(fù)雜得多。至于算法的過程，這三種算法都很容易理解。我覺得自己學(xué)習(xí)比較好。

怎樣使用opencv中的sift和surf函數(shù)來檢測特征點和描述特征點？

還沒看過這個源代碼，猜猜看

這里應(yīng)該只有距離的部分，而不是旋轉(zhuǎn)的部分。只有找到中心點的位置，所以最后畫出來的盒子應(yīng)該沒有角度傾斜。

2我不知道

3

opencv中的SIFT surf非常慢，不能是實時的。SIFT特征點提取速度太慢，除非對算法部分進行修改，否則默認128個浮點的描述會導(dǎo)致匹配速度慢。如果是跟蹤，OpenCV或模板匹配的KLT光流可以快得多（20毫秒以內(nèi)）。

最后一個參數(shù)findhomography可以更改為RANSAC或PROSAC的實現(xiàn)版本。比LMED快很多倍。