算法实现|基于轮廓的模板匹配图像识别|opencv

〇.算法效果展示 0.1要定位的模板一
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找到的匹配

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在有污损情况下找到的匹配

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0.2要定位的模板2
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找到的匹配

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一．理论部分 【算法实现|基于轮廓的模板匹配】模板匹配的算法包括基于灰度的匹配，基于特征的匹配，基于组件的匹配，基于相关性的匹配以及局部变形匹配。基于灰度的匹配一般应用在没有缩放和旋转，颜色变化不大的场合。基于特征的匹配一般应用在具有缩放和旋转，颜色变化较大的场合。在模板各个组件有相对位移的情况下，使用基于组件的匹配算法。在图像模糊，目标定位不依赖于边缘的情况下一般使用基于相关性的匹配。目标有局部变形的情况使用局部变形匹配算法。基于特征的匹配算法通常使用线特征即轮廓特征，也有使用点特征（ICP算法和RANSAC算法）和面特征（基于区域，基于纹理等）的方法。本文主要介绍基于轮廓特征的模板匹配。
基于轮廓的模板匹配其相似度分布比基于灰度的模板匹配更加有区分度，因而可以进

算法实现|基于轮廓的模板匹配

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