В этом примере показано, как использовать 2-D нормализованную взаимную корреляцию для сопоставления шаблонов и отслеживания цели.
Дважды щелкните блок «Редактировать параметры», чтобы выбрать количество аналогичных целей для обнаружения. Можно также изменить коэффициент пирамидирования. Увеличив его, можно быстрее сопоставить целевой шаблон с каждым видеокадром. Изменение коэффициента пирамидирования может потребовать изменения порогового значения.
Кроме того, можно дважды щелкнуть переключатель Метод корреляции (Correlation Method), чтобы указать домен для выполнения взаимной корреляции. Относительный размер цели к входному видеокадру и коэффициент пирамидирования определяют, какая область вычисляется быстрее.
На следующем рисунке показана модель сопоставления шаблонов:
В окне Метрика соответствия (Match metric) отображается изменение метрик целевого соответствия. Модель определяет, что целевой шаблон присутствует в видеокадре, когда метрика соответствия превышает порог (голубая линия).
В окне Cross-correlation отображается результат взаимной корреляции целевого шаблона с видеокадром. Большие значения в этом окне соответствуют местоположениям целей во входном изображении.
В окне Наложение (Overlay) отображаются местоположения целевых объектов, выделяя их прямоугольными представляющими интерес областями (ROI). Эти ROI присутствуют только тогда, когда целевые объекты обнаружены в видеокадре.
