前言
模板匹配是在图像中寻找目标的方法之一。Come On, Boy.我们一起来看看模板匹配到底是怎么回事。
模板匹配的工作方式
模板匹配的工作方式跟直方图的反向投影基本一样，大致过程是这样的：通过在输入图像上滑动图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配。
假设我们有一张100x100的输入图像，有一张10x10的模板图像，查找的过程是这样的：
（1）从输入图像的左上角(0,0)开始，切割一块(0,0)至(10,10)的临时图像；
（2）用临时图像和模板图像进行对比，对比结果记为c；
（3）对比结果c，就是结果图像(0,0)处的像素值；
（4）切割输入图像从(0,1)至(10,11)的临时图像，对比，并记录到结果图像；
（5）重复（1）～（4）步直到输入图像的右下角。
大家可以看到，直方图反向投影对比的是直方图，而模板匹配对比的是图像的像素值；模板匹配比直方图反向投影速度要快一些，但是我个人认为直方图反向投影的鲁棒性会更好。
模板匹配的匹配方式
在OpenCv和EmguCv中支持以下6种对比方式：
CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法：该方法采用平方差来进行匹配；最好的匹配值为0；匹配越差，匹配值越大。
CV_TM_CCORR 相关匹配法：该方法采用乘法操作；数值越大表明匹配程度越好。
CV_TM_CCOEFF 相关系数匹配法：1表示完美的匹配；-1表示最差的匹配。
CV_TM_SQDIFF_NORMED 归一化平方差匹配法
CV_TM_CCORR_NORMED 归一化相关匹配法
CV_TM_CCOEFF_NORMED 归一化相关系数匹配法
根据我的测试结果来看，上述几种匹配方式需要的计算时间比较接近（跟《学习OpenCv》书上说的不同），我们可以选择一个能适应场景的匹配方式。
模板匹配的示例代码
下面是模板匹配的C#版本代码：
private void btnCalc_Click( object sender, EventArgs e)
{
// 输入图像
Image < Bgr, Byte > imageInput = new Image < Bgr, byte > ((Bitmap)pbInput.Image);
// 模板图像
Image < Bgr, Byte > imageTemplate = new Image < Bgr, byte > ((Bitmap)pbTemplate.Image);
// 缩放因子，更小的图像可以提高处理速度
double scale = 1d;
double .TryParse(txtScale.Text, out scale);
if (scale != 1d)
{
imageInput = imageInput.Resize(scale, INTER.CV_INTER_LINEAR);
imageTemplate = imageTemplate.Resize(scale, INTER.CV_INTER_LINEAR);
}
// 色彩空间
string colorSpace = ( string )cmbColorSpace.SelectedItem;
IImage imageInput2, imageTemplate2;
if (colorSpace == " Gray " )
{
imageInput2 = imageInput.Convert < Gray, Byte > ();
imageTemplate2 = imageTemplate.Convert < Gray, Byte > ();
}
else if (colorSpace == " HSV " )
{
imageInput2 = imageInput.Convert < Hsv, Byte > ();
imageTemplate2 = imageTemplate.Convert < Hsv, Byte > ();
}
else
{
imageInput2 = imageInput.Copy();
imageTemplate2 = imageTemplate.Copy();
}
// 匹配方式数组
TM_TYPE[] tmTypes = new TM_TYPE[] { TM_TYPE.CV_TM_SQDIFF, TM_TYPE.CV_TM_SQDIFF_NORMED, TM_TYPE.CV_TM_CCORR, TM_TYPE.CV_TM_CCORR_NORMED, TM_TYPE.CV_TM_CCOEFF, TM_TYPE.CV_TM_CCOEFF_NORMED };
// 输出图像（匹配结果）
Image < Gray, Single > [] imageResults = new Image < Gray, float > [tmTypes.Length];
// 依次执行每种匹配，并归一化结果
int i = 0 ;
double totalTime = 0d; // 总共用时
double time; // 每种匹配的用时
Stopwatch sw = new Stopwatch();
txtResult.Text += string .Format( " 开始执行匹配（色彩空间：{0}，缩放因子：{1}）\r\n " , colorSpace, scale);
foreach (TM_TYPE tmType in tmTypes)
{
sw.Start();
// 模板匹配（注意：因为接口IImage中没有名为MatchTemplate的定义，所以需要进行强制转换）
// Image<Gray, Single> imageResult = imageInput2.MatchTemplate(imageTemplate2, tmType);
Image < Gray, Single > imageResult;
if (colorSpace == " Gray " )
imageResult = ((Image < Gray, Byte > )imageInput2).MatchTemplate((Image < Gray, Byte > )imageTemplate2, tmType);
else if (colorSpace == " HSV " )
imageResult = ((Image < Hsv, Byte > )imageInput2).MatchTemplate((Image < Hsv, Byte > )imageTemplate2, tmType);
else
imageResult = ((Image < Bgr, Byte > )imageInput2).MatchTemplate((Image < Bgr, Byte > )imageTemplate2, tmType);
sw.Stop();
time = sw.Elapsed.TotalMilliseconds;
totalTime += time;
sw.Reset();
// 归一化结果
CvInvoke.cvNormalize(imageResult.Ptr, imageResult.Ptr, 1d, 0d, NORM_TYPE.CV_MINMAX, IntPtr.Zero);
// 找到最匹配的点，以及该点的值
double bestValue;
Point bestPoint;
FindBestMatchPointAndValue(imageResult, tmType, out bestValue, out bestPoint);
// 在最匹配的点附近画一个跟模板一样大的矩形
Rectangle rect = new Rectangle( new Point(bestPoint.X - imageTemplate.Size.Width / 2 , bestPoint.Y - imageTemplate.Size.Height / 2 ), imageTemplate.Size);
imageResult.Draw(rect, new Gray(bestValue), 2 );
// 保存结果图像到数组
imageResults[i] = imageResult;
i ++ ;
// 显示结果
txtResult.Text += string .Format( " 匹配方式：{0:G}，用时：{1:F05}毫秒，最匹配的点：({2},{3})，最匹配的值：{4}\r\n " , tmType, time, bestPoint.X, bestPoint.Y, bestValue);
}
txtResult.Text += string .Format( " 匹配结束，共用时：{0:F05}毫秒\r\n " , totalTime);
// 显示结果图像
pbResultSqdiff.Image = ImageConverter.ImageSingleToBitmap < Gray > (imageResults[ 0 ]);
pbResultSqdiffNormalized.Image = ImageConverter.ImageSingleToBitmap < Gray > (imageResults[ 1 ]);
pbResultCcorr.Image = ImageConverter.ImageSingleToBitmap < Gray > (imageResults[ 2 ]);
pbResultCcorrNormalized.Image = ImageConverter.ImageSingleToBitmap < Gray > (imageResults[ 3 ]);
pbResultCcoeff.Image = ImageConverter.ImageSingleToBitmap < Gray > (imageResults[ 4 ]);
pbResultCcoeffNormalized.Image = ImageConverter.ImageSingleToBitmap < Gray > (imageResults[ 5 ]);
// 释放资源
imageInput.Dispose();
imageTemplate.Dispose();
imageInput2.Dispose();
imageTemplate2.Dispose();
foreach (Image < Gray, Single > imageResult in imageResults)
imageResult.Dispose();
}
// 找到最匹配的点，以及该点的值
private void FindBestMatchPointAndValue(Image < Gray, Single > image, TM_TYPE tmType, out double bestValue, out Point bestPoint)
{
bestValue = 0d;
bestPoint = new Point( 0 , 0 );
double [] minValues, maxValues;
Point[] minLocations, maxLocations;
image.MinMax( out minValues, out maxValues, out minLocations, out maxLocations);
// 对于平方差匹配和归一化平方差匹配，最小值表示最好的匹配；其他情况下，最大值表示最好的匹配
if (tmType == TM_TYPE.CV_TM_SQDIFF || tmType == TM_TYPE.CV_TM_SQDIFF_NORMED)
{
bestValue = minValues[ 0 ];
bestPoint = minLocations[ 0 ];
}
else
{
bestValue = maxValues[ 0 ];
bestPoint = maxLocations[ 0 ];
}
}
显示结果图像
模板匹配和直方图反向投影生成的结果图像都是32位浮点型单通道图像。如果用C/C++，可以很方便的用OpenCv中的cvShowImage函数来显示；如果用.net，因为EmguCv中将32位浮点图像转换成8位位图的方法有些小问题，我们要自己编写一段转换的代码，然后再显示。
/// 将任意浮点型图像转换成Byte图像；
/// 本转换函数对浮点型图像的具体像素值没有要求，自动将值缩放到0～255之间。
/// </summary>
/// <typeparam name="TColor"> 图像的色彩空间 </typeparam>
/// <param name="source"> 浮点型图像 </param>
/// <returns> 返回Byte型图像 </returns>
public static Image < TColor, Byte > ImageSingleToByte < TColor > (Image < TColor, Single > source)
where TColor : struct , IColor
{
Image < TColor, Byte > dest = new Image < TColor, Byte > (source.Size);
// 得到源图像的最小和最大值
double [] minVal, maxVal;
Point[] minLoc, maxLoc;
source.MinMax( out minVal, out maxVal, out minLoc, out maxLoc);
double min = minVal[ 0 ];
double max = maxVal[ 0 ];
for ( int i = 1 ; i < minVal.Length; i ++ )
{
min = Math.Min(min, minVal[i]);
max = Math.Max(max, maxVal[i]);
}
// 得到缩放比率和偏移量
double scale = 1.0 , shift = 0.0 ;
scale = (max == min) ? 0.0 : 255.0 / (max - min);
shift = (scale == 0 ) ? min : - min * scale;
// 缩放图像，并浮点图像缩放到256级的灰度
CvInvoke.cvConvertScaleAbs(source.Ptr, dest.Ptr, scale, shift);
return dest;
}
/// <summary>
/// 将任意浮点型图像转换成每通道8位的Bitmap；
/// 本转换函数对浮点型图像的具体像素值没有要求，自动将值缩放到0～255之间。
/// </summary>
/// <typeparam name="TColor"> 图像的色彩空间 </typeparam>
/// <param name="source"> 浮点型图像 </param>
/// <returns> 返回每通道8位的Bitmap </returns>
public static Bitmap ImageSingleToBitmap < TColor > (Image < TColor, Single > source)
where TColor : struct , IColor
{
Image < TColor, Byte > dest = ImageSingleToByte < TColor > (source);
Bitmap bitmap = dest.Bitmap;
dest.Dispose();
return bitmap;
}
左上是输入图像，左中是模板图像，右边是各种匹配方式的结果（相关匹配的结果明显不正确）
模板匹配和直方图反向投影的效率
总的来说，模板匹配和直方图反向投影的效率都不高。在我的机器上，在1136*852大小的输入图像上匹配104*132的大小的模板图像（都是单通道灰度图像），大约需要700毫秒；而直方图反向投影大约需要75000毫秒（1.25分钟）。看来还需要继续学习，寻找更好的处理方法。
另一方面，通过搜索OpenCv的源代码，发现OpenCv基本上没有使用并行计算。如果学习完之后，还有时间和热情，我准备尝试优化下OpenCv的并行计算；如果.net 4.0正式版推出了，也可以选择在这一方面做点优化。
感谢您耐心看完本文，希望对您有所帮助。
原文地址：http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/05/MatchTemplate.html