1. 建立模板
2. 匹配
3. 釋放模板
//建立模型
create_shape_model
template：輸入影象，其域將用於建立模型
numlevels：金字塔層數
anglestart：旋轉起始角度
angleextent：旋轉角度範圍
anglestep：每一步的角度
optimization：設定模板優化建立的方法
metric：匹配條件的設定
contrast：對比度
mincontrast：最小對比度
modelid：模型控制代碼
//建立模型（帶縮放）
create_scaled_shape_model
template：輸入影象，其域將用於建立模型
numlevels：金字塔層數
anglestart：旋轉起始角度
angleextent：旋轉角度範圍
anglestep：每一步的角度
scalemin：最小縮放比例
scalemax：最大縮放比例
scalestep：縮放步長
optimization：設定模板優化建立的方法
metric：匹配條件的設定
contrast：對比度
mincontrast：最小對比度
modelid：模型控制代碼
find_scaled_shape_model
image：輸入影象
modelid：模板控制代碼
anglestart：旋轉起始角度
angleextent：旋轉角度範圍
scalemin：最小縮放比例
scalemax：最大縮放比例
minscore：找到模型的最小分數值
nummatches：被找到匹配模型的數量（0：只要是都匹配）
maxoverlap：最大重疊度
subpixel：是否亞畫素精度
numlevels：金字塔層數
greediness：搜尋貪婪度（貪婪度越大，搜尋越快）
row：找到模型例項的行座標
column：找到模型例項的列座標
angle：模型例項的旋轉角度
scale：模型例項的縮放度
score：模型例項的分數
//釋放模型
clear_shape_model
modelid：模型控制代碼
0014 模板匹配（基於形狀 引數說明）
模板匹配過程總，不管是建立模板還是匹配的運算元，引數都比較多，如果我們出現模板匹配不上或者建立模板 匹配時速度很慢的情況，則需要我們調整建立模板和匹配的運算元引數。關於引數的調整，我們可以參照以下的一些說明 1.對比度 對比度越小，識別率越高，如果需要物體在任何狀態下都能被識別，減小mincontr...
0015 模板匹配（基於形狀 其他運算元說明）
基於形狀的模板匹配過程中，會使用到的一些運算元說明 連線兩個物件元組 concat obj objects1 元組物件1 objects2 元組物件2 objectsconcat 輸出連線後的元組物件 均值影象 多通道灰度值求均值 mean n image 輸入影象 imagemean 平均後的影象...
高精度雙目匹配 基於sb標定法
在上一章中介紹了opencv4.3中的findchessboardcornerssb演算法，該演算法大大提高了單目標定的精度結果。由此我們這裡依然可以將這種方法應用在雙目標定中以獲取更高的標定精度，從而獲取更高的匹配精度。首先直接看 角點提取方法 isfindl findchessboardcorn...