Template Matching

Найдите шаблон в изображении

Библиотека:
Computer Vision Toolbox / Analysis & Enhancement

Описание

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.

Порты

Входной параметр

развернуть все

`I` изображение
изображение

Введите 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)

`T` — Шаблон
M-by-N матрица

Обработайте по шаблону в виде M-by-N матрицу

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 область
четырехэлементный вектор

Вектор 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

Вывод

развернуть все

`Metric` — Совпадайте с метрическими значениями
матрица

Матрица метрических значений соответствия. Матрица метрик соответствия всегда реализует одноступенчатую исчерпывающую итерацию окна. Поэтому блок вычисляет метрические значения на уровне каждого пикселя.

Зависимости

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 местоположениями
двухэлементный вектор

Лучше 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 соответствия
N-by-N матрица

Метрические 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 окружение
прочь | на

Включите, 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.

Зависимости

Этот порт появляется, когда вы включаете параметр Output NxN matrix of metric values around best match.

Типы данных: Boolean

`ROIValid` — Допустимая необходимая область
прочь | на

Включите, 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.

Зависимости

Этот порт появляется, когда вы включаете параметр Output flag indicating if ROI is valid.

Типы данных: Boolean

Параметры

развернуть все

Main Tab

`Match metric` — Метрика соответствия
`Sum 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 соответствия
`Match 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 поиска
`Exhaustive` (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 рисунке ниже представляет поиск 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.

Зависимости

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
на (значении по умолчанию) | прочь

Включите, чтобы добавить порты NMetric и NValid.

Зависимости

Этот параметр появляется, когда вы устанавливаете параметр Output на Best match location.

`N` — Размер выходной матрицы
3 (значение по умолчанию) | целое число

Размер выходной матрицы. Это значение определяет размер N-by-N выходная матрица, сосредоточенная вокруг лучшего индекса местоположения соответствия. N должен быть нечетным числом.

Зависимости

Этот параметр появляется, когда вы включаете параметр Output NxN matrix of metric values around best match.

`Enable ROI processing` — Включите обработку ROI
на (значении по умолчанию) | прочь

Включите обработку ROI.

Зависимости

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 ROI
от (значения по умолчанию) | на

Включите, чтобы добавить порт ROIValid.

Зависимости

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.

Примеры модели

Find Location of Object in Image Using Template Matching

Найдите местоположение объекта в изображении Используя сравнение с шаблонами

Считайте ссылочное изображение и изображение шаблона в рабочее пространство MATLAB.

Характеристики блока

Типы данных	`Boolean` \| `double` \| `fixed point` \| `integer` \| `single`
Многомерные сигналы	`no`
Сигналы переменного размера	`yes`

Алгоритмы

развернуть все

Совпадайте с метриками

Метрики соответствия используют разностное уравнение с общей формой:

$d_{p} (x, y) = (\sum_{i = 1}^{n} {| x_{i} - y_{i} |}^{p})^{\frac{1}{p}}$

$l_{n}^{p}$ обозначает метрическое пространство $(R^{n}, d_{p})$ для $R^{n}$ n > 1.

Сумма абсолютных разностей (SAD)

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 $l^{1}$ норма изображения различия. Самый низкий счет SAD оценивает лучшее положение шаблона в поисковом изображении. Общая метрика расстояния SAD становится:

$d_{1} (I_{j}, T) = \sum_{i = 1}^{n} | I_{i, j} - T_{i} |$

Сумма различий в квадрате (SSD)

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 $l^{2}$ норма изображения различия. Общая метрика расстояния SSD становится:

$d_{2} (I_{j}, T) = \sum_{i = 1}^{n} {| I_{i, j} - T_{i} |}^{2}$

Максимальная абсолютная разность (MaxAD)

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 $l^{\infty}$ норма изображения различия. Общая метрика расстояния MaxAD становится:

$d_{\infty} (I_{j}, T) = \lim_{x \to \infty} \sum_{i = 1}^{n} {| I_{i, j} - T_{i} |}^{p}$

который упрощает до:

$d_{\infty} (I_{j}, T) = \max_{i}^{n} {| I_{i, j} - T_{i} |}^{p}$

Ссылки

[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.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью Simulink® Coder™.

Преобразование фиксированной точки
Спроектируйте и симулируйте системы фиксированной точки с помощью Fixed-Point Designer™.

Смотрите также

Block Matching

Темы

Видео стабилизация

Представленный в R2009b

Документация

Template Matching

Описание

Порты

Входной параметр

I изображение изображение

T — Шаблон M-by-N матрица

ROI — Необходимая область четырехэлементный вектор

Вывод

Metric — Совпадайте с метрическими значениями матрица

Зависимости

Loc — Лучше всего совпадайте с местоположениями двухэлементный вектор

NMetric — Метрические значения в окружении лучшего соответствия N-by-N матрица

NValid — Допустимое окружение прочь | на

Зависимости

ROIValid — Допустимая необходимая область прочь | на

Зависимости

Параметры

Match metric — Метрика соответствия Sum of absolute differences (значение по умолчанию) | Sum of squared differences | Maximum absolute difference

Output — Метрика соответствия Match metric (значение по умолчанию) | Best match location

Search method — Метод поиска Exhaustive (значение по умолчанию) | Three-step

Зависимости

Output NxN matrix of metric values around best match — Выведите N-by-N матрица на (значении по умолчанию) | прочь

Зависимости

N — Размер выходной матрицы3 (значение по умолчанию) | целое число

Зависимости

Enable ROI processing — Включите обработку ROI на (значении по умолчанию) | прочь

Зависимости

Output flag indicating if ROI is valid — Допустимый ROI от (значения по умолчанию) | на

Зависимости

Примеры модели

Найдите местоположение объекта в изображении Используя сравнение с шаблонами

Характеристики блока

Алгоритмы

Совпадайте с метриками

Сумма абсолютных разностей (SAD)

Сумма различий в квадрате (SSD)

Максимальная абсолютная разность (MaxAD)

Ссылки

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++ Генерация кода C и C++ с помощью Simulink® Coder™.

Преобразование фиксированной точки Спроектируйте и симулируйте системы фиксированной точки с помощью Fixed-Point Designer™.

Смотрите также

Темы

Документация Computer Vision Toolbox

Поддержка

`I` изображение
изображение

`T` — Шаблон
M-by-N матрица

`ROI` — Необходимая область
четырехэлементный вектор

`Metric` — Совпадайте с метрическими значениями
матрица

`Loc` — Лучше всего совпадайте с местоположениями
двухэлементный вектор

`NMetric` — Метрические значения в окружении лучшего соответствия
N-by-N матрица

`NValid` — Допустимое окружение
прочь | на

`ROIValid` — Допустимая необходимая область
прочь | на

`Match metric` — Метрика соответствия
`Sum of absolute differences` (значение по умолчанию) | `Sum of squared differences` | `Maximum absolute difference`

`Output` — Метрика соответствия
`Match metric` (значение по умолчанию) | `Best match location`

`Search method` — Метод поиска
`Exhaustive` (значение по умолчанию) | `Three-step`

`Output NxN matrix of metric values around best match` — Выведите N-by-N матрица
на (значении по умолчанию) | прочь

`N` — Размер выходной матрицы
3 (значение по умолчанию) | целое число

`Enable ROI processing` — Включите обработку ROI
на (значении по умолчанию) | прочь

`Output flag indicating if ROI is valid` — Допустимый ROI
от (значения по умолчанию) | на

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью Simulink® Coder™.

Преобразование фиксированной точки
Спроектируйте и симулируйте системы фиксированной точки с помощью Fixed-Point Designer™.