Найдите шаблон в изображении
Computer Vision Toolbox / Analysis & Enhancement
Блок Template Matching находит лучшее соответствие шаблона во входном изображении. Блок вычисляет метрические значения соответствия путем сдвига шаблона по необходимой области или целому изображению, и затем находит лучшее местоположение соответствия.
Блок выходные параметры или метрические значения соответствия или на основе одно (x, y) координаты лучшего соответствия шаблона. Опционально блок может вывести N-by-N матрица метрических значений соответствия, сосредоточенных вокруг лучшего местоположения соответствия.
I
изображениеВведите изображение, чтобы использовать с шаблоном. Блок не заполняет входные данные. Поэтому это может только вычислить значения для метрик соответствия между входным изображением и шаблоном, где шаблон расположен таким образом, что это падает полностью на входное изображение. Набор всех таких положений шаблона называют как допустимая область входного изображения. Размер допустимой области является различием между размерами входа и изображений шаблона плюс одно.
sizevalid=sizeinput – sizetemplate+1 | (1) |
Типы данных: single
| double
| int8
| int16
| int32
| uint8
| uint16
| uint32
| Boolean
| fixed point
T
— ШаблонОбработайте по шаблону, заданный как M-by-N матрица
Блок Template Matching не заполняет входные данные. Поэтому это может только вычислить значения для метрик соответствия между входным изображением и шаблоном, где шаблон расположен таким образом, что это падает полностью на входное изображение. Набор всех таких положений шаблона называют как допустимая область входного изображения. Размер допустимой области является различием между размерами входа и изображений шаблона плюс одно.
sizevalid=sizeinput – sizetemplate+1 | (2) |
Типы данных: single
| double
| uint8
| Boolean
| fixed point
ROI
— Необходимая областьВектор необходимой области в формате (x, y, width, height), где (x, y) координаты на основе одна для верхнего левого угла области. Блок выводит лучший индекс местоположения соответствия относительно левого верхнего угла входного изображения.
Типы данных: single
| double
| uint8
| Boolean
| fixed point
Metric
— Совпадайте с метрическими значениямиМатрица метрических значений соответствия. Матрица метрик соответствия всегда реализует одноступенчатую исчерпывающую итерацию окна. Поэтому блок вычисляет метрические значения на уровне каждого пикселя.
Когда вы устанавливаете параметр Output на Metric matrix
, блок выводит допустимый размер изображения.
Типы данных: single
| double
| uint8
| Boolean
| fixed point
Loc
— Лучше всего совпадайте с местоположениямиЛучше всего обработайте по шаблону соответствие, расположенное в на основе одном (x, y) координаты. Когда в режиме обработки ROI, блок обрабатывает изображение вокруг ROI как расширение подобласти ROI. Поэтому это вычисляет лучшие местоположения соответствия, верные для фактических контуров ROI. Блок выводит лучшие координаты соответствия относительно верхнего левого угла изображения. На основе один [x y] координаты местоположения соответствуют центру шаблона. Следующая таблица показывает, как блок выводит центральные координаты для четных и нечетных шаблонов:
Нечетное число пикселей в шаблоне | Четное число пикселей в шаблоне |
---|---|
Типы данных: uint32
NMetric
— Метрические значения в окружении лучшего соответствияМетрические значения в окружении лучшего соответствия, возвращенного как N-by-N матрица. N, заданный в маске, должен быть нечетным числом. Когда вы выбираете Best match location, чтобы возвратить матрицу метрик в окружении вокруг лучшего соответствия, исчерпывающий цикл вычисляет все метрические значения для N-by-N окружение. Этот выход особенно полезен для выполнения сравнения с шаблонами с субпиксельной точностью.
Типы данных: single
| double
| uint8
| Boolean
| fixed point
NValid
— Допустимое окружениеВключите, чтобы отследить допустимую область окружения. Матрица окружения метрических значений допустима в ROI. Блок устанавливает NValid выход можно следующим образом:
1 — Окружение, содержащее лучшее соответствие, полностью в необходимой области.
0 — Окружение, содержащее лучшее соответствие, полностью или частично за пределами необходимой области.
Этот порт появляется, когда вы включаете параметр Output NxN matrix of metric values around best match.
Типы данных: Boolean
ROIValid
— Допустимая необходимая областьВключите, чтобы отследить допустимую необходимую область. Если ROI находится частично вне допустимого изображения, блок только обрабатывает пересечение ROI и допустимого изображения. Блок устанавливает ROIValid выход можно следующим образом:
1 — ROI находится полностью в допустимой части входного изображения.
0 — ROI находится полностью или частично за пределами допустимой части входного изображения.
Этот порт появляется, когда вы включаете параметр Output flag indicating if ROI is valid.
Типы данных: Boolean
Main Tab
Match metric
— Метрика соответствияSum of absolute differences
(значение по умолчанию) | Sum of squared differences
| Maximum absolute difference
Выберите метрику соответствия как один из:
Sum of absolute differences
(SAD)
Sum of squared differences
(SSD)
Maximum absolute difference
(MaxAD)
Блок вычисляет метрику соответствия на каждом шаге итерации. Выберите метрику соответствия что лучшие иски ваше приложение. Блок вычисляет глобальный оптимум для лучшего метрического значения. Это использует допустимую подобласть входного изображения, пересеченного ROI, если обеспечено.
Output
— Метрика соответствияMatch metric
(значение по умолчанию) | Best match location
Выберите тип выхода как один из:
Match metric
— Выведите метрическую матрицу соответствия. Эта опция добавляет выходной порт Metric в блок.
Best match location
— Выведите [x, y] координаты для местоположения лучшего соответствия. Эта опция добавляет выходной порт Loc в блок. Это также делает Search method, Output NxN matrix of metric values around best match и параметры Enable ROI processing доступными.
Параметр Output на панели Типов данных появляется, когда вы устанавливаете параметр Output на Main tab к Metric matrix
или если вы устанавливаете его на Best match location
и вы включаете параметр Output NxN matrix of metric values around best match.
Search method
— Метод поискаExhaustive
(значение по умолчанию) | Three-step
Задайте метод поиска как любой Exhaustive
или Three-step
. Exhaustive
метод поиска в вычислительном отношении интенсивен, потому что он ищет в каждом пиксельном местоположении изображения. Однако этот метод обеспечивает более точный результат.
Three-step
метод поиска является быстрым поиском, который использует подход окружения по сравнению с поиском на уровне каждого пикселя. Поиск запускается с размера шага, равного или немного больше, чем половина максимальной поисковой области значений, и затем использует следующие шаги:
Блок сравнивает девять поисковых точек на каждом шаге. Существует центральная точка и восемь поисковых точек, расположенных на контуре области поиска.
Блок постепенно уменьшает размер шага одним, после каждого шага, заканчивая поиск размером шага одного пикселя.
На каждом новом шаге, перемещения блока поисковый центр к лучшей точке соответствия, следующей из предыдущего шага. Номер один синие круги в фигуре ниже представляет поиск со стартовым размером шага три. Номер два зеленые круги представляет следующий поиск, с размером шага два, сосредоточенный вокруг лучшего соответствия, найденного от предыдущего поиска. Наконец, номер три оранжевые круги представляет итоговый поиск, с размером шага одного, сосредоточенного вокруг предыдущего лучшего соответствия.
Этот параметр появляется, когда вы устанавливаете параметр Output на Best match location
.
Output NxN matrix of metric values around best match
— Выведите N-by-N матрица Включите, чтобы добавить порты NMetric и NValid.
Этот параметр появляется, когда вы устанавливаете параметр Output на Best match location
.
N
— Размер выходной матрицы
(значение по умолчанию) | целое числоРазмер выходной матрицы. Это значение определяет размер N-by-N выходная матрица, сосредоточенная вокруг лучшего индекса местоположения соответствия. N должен быть нечетным числом.
Этот параметр появляется, когда вы включаете параметр Output NxN matrix of metric values around best match.
Enable ROI processing
— Включите обработку ROIВключите обработку ROI.
Этот параметр появляется, когда вы устанавливаете параметр Output на Best match location
.
Когда вы включаете этот параметр, блок добавляет входной порт ROI, и параметр Output flag indicating if ROI is valid появляется.
Output flag indicating if ROI is valid
— Допустимый ROIВключите, чтобы добавить порт ROIValid.
Этот параметр появляется, когда вы включаете параметр Enable ROI processing.
Data Types Tab
Для получения дополнительной информации на параметрах блоков фиксированной точки, смотрите, Задают Атрибуты Фиксированной точки для Блоков.
Типы данных |
|
Многомерные сигналы |
|
Сигналы переменного размера |
|
Метрики соответствия используют разностное уравнение с общей формой:
обозначает метрическое пространство для
n > 1
.
Метрика SAD также известна как Такси или манхэттенскую метрику Расстояния. Это суммирует абсолютные значения различий между пикселями в оригинальном изображении и соответствующими пикселями в изображении шаблона. Эта метрика норма изображения различия. Самый низкий счет SAD оценивает лучшее положение шаблона в поисковом изображении. Общая метрика расстояния SAD становится:
Метрика SSD также известна как метрику Euclidean Distance . Это суммирует квадрат абсолютных разностей между пикселями в оригинальном изображении и соответствующими пикселями в изображении шаблона. Эта метрика является квадратом норма изображения различия. Общая метрика расстояния SSD становится:
Метрика MaxAD также известна the Uniform Distance метрика. Это суммирует максимум абсолютных значений различий между пикселями в оригинальном изображении и соответствующими пикселями в изображении шаблона. Эта метрика расстояния обеспечивает норма изображения различия. Общая метрика расстояния MaxAD становится:
который упрощает до:
[1] Кога Т., и. Эл. Компенсированное движению межкадровое кодирование для организации видеоконференций. На Национальной Телекоммуникационной Конференции. Ноябрь 1981, G5.3.1–5, Новый Орлеан, ЛА
[2] Закай М., “Общая Транзакция IEEE” критериев расстояния на Теории информации, стр 94–95, январь 1964.
[3] Ю, J., Дж. Амоурс, Н. Себ, Ц. Тянь, "Новое исследование метрик расстояния как международная конференция IEEE" измерения подобия по вопросам мультимедиа и Экспо, 2006.
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.