前言
- 在OpenCV中有个用于模板匹配的基本函数matchTemplate()，该函数使用某模板在搜索图像中进行搜索时，只能搜索到和模板完全一样的地方，一旦在搜索图像中要搜索的区域相较于模板是旋转了、放大缩小了或者部分遮掩了就无法匹配到结果了,实际项目应用不太友好.
- 本文主要介绍从开源项目中,试验比较好的项目,共同学习.
一、Fastest_Image_Pattern_Matching(推荐)
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github :https://github.com/DennisLiu1993/Fastest_Image_Pattern_Matching
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介绍:此算法是基于Normalized Cross Correlation实现的算法，在不是太复杂的的环境下可以有效地替代ShapeBasedMatching，内部也不难理解，有SIMD加速，性能能够跟上商用函示库的相同算法，只是把OpenCV用到极限，花几天就能读透.
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实际使用效果图:
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总结:
—-优点:开源,含SIMD加速与亚像素精度,与haclon形状匹配做过对比,角度与位置精度相差不大.
—-缺点:不支持多尺度匹配，匹配速度与halcon还是存在很大差距(同一台电脑上运行,该项目95ms,halcon 4.6ms),但感觉一般项目,时间上还是可以接受.
- Exe测试Demo连接:
- Csdn: https://download.csdn.net/download/qiangpi6057/87362834
- Windows C++运行环境安装文件:https://download.csdn.net/download/qiangpi6057/87376788
二、shape_based_matching
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介绍：尝试实现基于halcon形状的匹配，请参阅halcon工程师编写的《机器视觉算法和应用》，第317 3.11.5页详见知乎
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Demo效果图：
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总结：
—-优点：开源,具备多目标，多角度，多尺度模板匹配功能。
—-缺点：匹配位置精度和角度与halcon相差较大，且存在同一目标匹配多次的问题，需要进一步去重等优化。 -
Exe测试Demo连接:
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csdn:https://download.csdn.net/download/qiangpi6057/87362828
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Windows C++运行环境安装文件:https://download.csdn.net/download/qiangpi6057/87376788
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源码 VS2022/C++
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csdn:https://download.csdn.net/download/qiangpi6057/87364521
三、更多开源资料详见博客
https://blog.csdn.net/libaineu2004/article/details/103026348-使用OpenCV实现Halcon算法（2）形状匹配开源项目，shape_based_matching
文章出处登录后可见！
