仿照halcon/visionPro，自研形状模板匹配PatMatch
前言
形状模板匹配是一种在图像处理和计算机视觉领域中常用的技术，用于识别图像中特定形状或模板的方法。这种技术通常用于以下情况：
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目标检测：识别图像中是否存在特定的形状或对象，例如，在医学图像中检测肿瘤的形状。
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物体识别：将图像中的物体与预定义的模板进行匹配，以实现物体识别。
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字符识别：在光学字符识别（OCR）中，用于识别文档中的字符和文字。
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图像配准：用于将两幅图像或多幅图像的特定部分对齐，以进行图像融合或分析。
形状模板匹配的一般步骤如下：
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模板生成：首先，需要创建一个形状或对象的模板。这可以是手动绘制的，也可以通过图像处理技术自动生成。
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特征提取：从模板和待匹配图像中提取特征，这些特征可以是边缘、角点、颜色直方图等。
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匹配度量：计算模板与待匹配图像的相似度或匹配度量。常用的匹配度量方法包括均方差、相关性、欧氏距离等。
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匹配搜索：在待匹配图像中滑动模板，并使用匹配度量来确定模板的最佳匹配位置。
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阈值设置：根据匹配度量的阈值，确定是否认为匹配成功。
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结果可视化：标记或可视化匹配结果，以便用户或算法进一步处理。
形状模板匹配的效果取决于模板的质量、特征提取方法和匹配度量方法的选择以及阈值的设置。这种技术在工业自动化、医学图像处理、安全监控等领域都有广泛的应用。
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一、特征提取
基于形状的模板匹配角度范围通常为360°，如果角度步长为1°，就需要准备360个模板，再加上金字塔层级，准备的模板个数会多达上百个，这样无疑对模板的存储和读取都极为不利，一是占据很大的内存，二是极其耗时，光是读取模板的时间就比整个匹配时间长。那么有没有办法可以解决这个问题呢？我想到的办法是只存储0°时各层金字塔下的模板，在匹配时根据需要对其实时变换（旋转+缩放），应用后的效果是很不错的。对于如下模板图像：
下面是模板图像和各层金字塔下提取的特征点
二、效果演示
1.模板演示1
2.模板演示2
3.模板演示3
4.模板演示4
总结
以上是博主自研的形状模板匹配算法介绍，添加博主的企鹅【115404704】即可获取下载方式