OpenCV學習筆記:模板匹配 Java version
首先我要糾正一個錯誤的學習習慣,像OpenCV這樣的大型庫,按照官方教程一步一步調試的學習效率太低了,OpenCV就像字典一樣,當我們需要計算機進行某些視覺特性模擬時,針對具體問題去檢索庫中對應的API即可。
儘管官方教程非常詳細,但除了人臉識別的Demo和一套doc外,沒有其他Java實例,教程中詳細的實例都由C語言編寫,我在測試的過程中會將對應部分按照OOP形式重寫爲Java模塊,並在學習筆記中貼出。
官方教程可以在OpenCV庫解壓目錄的build/doc下找到,當然,是英文的。
[簡介]
模板匹配,通俗的講,提供原始圖片與其中的一部分,找出該部分在原始圖片中的位置,它存在諸多限制,對模板的轉置與縮放會嚴重影響匹配結果,但容許一定的失真。
[模板匹配]
TemplateMaching.java:
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Core.MinMaxLocResult;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class TemplateMaching {
private String sourcePath,dstPath;
private Mat source,dst;
//原圖片
public void setSource(String picPath){
this.sourcePath = picPath;
}
//需要匹配的部分
public void setDst(String picPath){
this.dstPath = picPath;
}
//處理,生成結果圖
public void process(){
//將文件讀入爲OpenCV的Mat格式
source = Highgui.imread(sourcePath);
dst = Highgui.imread(dstPath);
//創建於原圖相同的大小,儲存匹配度
Mat result = Mat.zeros(source.rows(),source.cols(),CvType.CV_32FC1);
//調用模板匹配方法
Imgproc.matchTemplate(source, dst, result,Imgproc.TM_SQDIFF);
//規格化
Core.normalize(result, result, 0, 1,Core.NORM_MINMAX, -1);
//獲得最可能點,MinMaxLocResult是其數據格式,包括了最大、最小點的位置x、y
MinMaxLocResult mlr = Core.minMaxLoc(result);
Point matchLoc = mlr.minLoc;
//在原圖上的對應模板可能位置畫一個綠色矩形
Core.rectangle(source, matchLoc, new Point(matchLoc.x + dst.width(),matchLoc.y + dst.height()),new Scalar(0,255,0));
//將結果輸出到對應位置
Highgui.imwrite("./Result/TMOutPut.png",source);
}
public static void main(String[] args) {
System.loadLibrary("opencv_java249");
TemplateMaching macher = new TemplateMaching();
//設置原圖
macher.setSource("./Data/Lession4/BK.jpg");
//設置要匹配的圖
macher.setDst("./Data/Lession4/BK_DST_DES.jpg");
macher.process();
}
}
[測試圖例]
原圖:
匹配圖(原始、轉置、縮放、失真):
[測試結果]
[原始測試]
↑匹配
[轉置測試]
↑產生偏移
[縮放測試]
↑產生偏移,大小錯誤
[失真測試]
↑匹配
[總結]
對於圖像識別,模板映射存在着較大的限制,在今後的學習中會着重尋找特性匹配的內容。