模板匹配与掩码答案

【问题标题】：Template Matching with Mask模板匹配与掩码
【发布时间】：2015-02-01 23:05:58
【问题描述】：

我想使用掩码执行模板匹配。一般来说，通过将图像从空间域转换为频域，可以更快地进行模板匹配。但是，如果我想用面具执行相同的操作，有什么方法可以应用吗？我正在使用opencv c++。 opencv 中是否已经有任何匹配的函数来完成这个任务？

我目前的方法：

带掩码的图像 A 和图像 B 按位异或。
计算非零像素。
用这个计数填充结果矩阵。
搜索 maxi-ma。

我现在猜测的几个参数是：

如果匹配少于 25%，则跳过 Tile 位置。
如果匹配率低于 25%，则跳过平铺位置。
如果前一个 Tile 的匹配率低于 50%，则跳过 Tile 位置。

我的问题：是否有任何算法可以进行这种匹配？有没有什么数学运算可以加快这个过程？

【问题讨论】：

标签： c++ algorithm opencv search

【解决方案1】：

对于二值图像，可以直接使用HU-Moments和Mahalanobis距离来判断图像A与图像B是否相似。如果距离趋于0，则图像相同。

当然，您也可以使用特征检测器，因此请查看什么匹配，但对于此类图片，HU Moments 或特征检测器将给出大致相同的结果，但 HU Moments 更有效。

使用 findContours，您可以提取白星内部的黑色区域并填充它们，以使图像 A = 图像 B。

其他方法：在您的蒙版上使用 findContours 并将结果应用于图像 A（提取感兴趣区域），您可以提取星星内部的内容并计算您有多少黑色像素（不匹配的像素）。

【讨论】：

对不起！我修改了我的问题以使其清楚。我不是在比较这些图像中的特征！我想用蒙版计算图像中匹配像素的总数！

【解决方案2】：

我有同样的要求，我尝试了几乎相同的方法。如图所示，我想匹配城堡。城堡有不同的盾牌图像和可变长度的氏族名称以及草背景（此图像来自游戏 Clash of Clans）。正常的 opencv matchTemplate 不起作用。所以我自己写。我按照 matchTemplate 的方式创建结果图像，但使用不同的算法。核心思想是统计掩码下匹配的像素。代码如下，很简单。这工作正常，但时间成本很高。如您所见，它花费了 457 毫秒。现在我正在优化。

源图像和模板图像都是CV_8U3C，掩码图像是CV_8U。匹配一个通道就可以了。它速度更快，但成本仍然很高。

Mat tmp(matTempl.cols, matTempl.rows, matTempl.type());

int matchCount      = 0;
float maxVal        = 0;
double areaInvert   = 1.0 / countNonZero(matMask);

for (int j = 0; j < resultRows; j++)
{
    float* data = imgResult.ptr<float>(j);
    for (int i = 0; i < resultCols; i++)
    {
        Mat matROI(matSource, Rect(i, j, matTempl.cols, matTempl.rows));

        tmp.setTo(Scalar(0));
        bitwise_xor(matROI, matTempl, tmp);
        bitwise_and(tmp, matMask, tmp);

        data[i] = 1.0f - float(countNonZero(tmp) * areaInvert);
        if (data[i] > matchingDegree)
        {
            SRect rc;
            rc.left     = i;
            rc.top      = j;
            rc.right    = i + imgTemplate.cols;
            rc.bottom   = j + imgTemplate.rows;
            rcOuts.push_back(rc);

            if ( data[i] > maxVal)
            { 
                maxVal = data[i]; 
                maxIndex = rcOuts.size() - 1;
            }

            if (++matchCount == maxMatchs)
            {
                Log_Warn("Too many matches, stopped at: " << matchCount);
                return true;
            }
        }
    }
}

它说我没有足够的声誉来发布图片.... http://i.stack.imgur.com/mJrqU.png

新增：我通过使用关键点成功地优化了算法。计算所有点是成本，但只计算服务器关键点更快。看图，成本大大降低，现在是7ms左右。

我还是不能发图，请访问：http://i.stack.imgur.com/ePcD9.png

请给我声望，以便我发布图片。 :)

【讨论】：

【解决方案3】：

OpenCV Documentation中有一个模板匹配mask的技术公式，效果很好。它可以通过调用cv::matchTemplate 来使用，它的源代码也是Intel License 下的available。

【讨论】：