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搜索资源 - image template similarity
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基于小波变换的多分辨匹配算法:
首先利用小波的多分辩率特性将匹配图像和模板图像分解到乙层上，并且只保留LL低频部分，然后利用归一化相关法作为相似性度量，进行由粗到细的相关匹配过程，每次利用下一层的匹配结果在上层小范围内搜索。这样做极大地减少了搜索空间，而且减少了每次匹配计算相似度的数据量。
-Wavelet multiresolution matching algorithms: a wavelet multi-resolution feature will match the imag
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SSDA序贯相似性检测方法对图像进行模板匹配。从源图像中取小图，再到源图像中找到小图所处的位置。-SSDA sequential similarity detection method of the image template matching. Source image taken from the small map, to find a small map the source image position.
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一种基本的模式识别方法，运行后待检测图像与模板图像的相同或相似之处会被白色矩形框标明。-This is a basic method of pattern recognition, The similarity or identity between tested image and template image will be marked by a white rectangle.
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使用vc++6.0和opencv1.0实现的模板与目标图片的匹配，用模板图像通过依次与图像的重叠区域进行相似度比较，将相似度最大的区域作为匹配目标区域。得出最后的匹配结果-Using vc 6.0 and opencv1.0 achieve the target image matches the template, using the template image followed by image overlap region with similarity comparison, simi
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图像进行序贯相似检测算法，通过模版，可以进行图像的匹配。-Image sequential similarity detection algorithm, the template match the image.
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结合Zernike矩的多尺度模板形状匹配，该算法对输入图像进行预处理后提取目标轮廓，经过归一化处理得到目标形
状的平移、尺度不变的链状表达，再通过小波变换进行多尺度分析；引入Zernike矩，利用Zernike矩的特性，实现小波表达的旋转不变性，解决了小波变换对起始点的依赖。-Shape matching based on multi-scale template with Zerinike moments，The object shape representation is convert
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模板匹配主要是采用基于灰度信息的匹配算法，其中是统计模板与原图像的相关系数，得到最大值的地方，就是相似度最大的地方，也就是成功地找到了匹配的像素点。具体的算法如下。其中，im_matched为原图像，im_template为模板图像。MaxR为最大相似度系数。-Template matching matching algorithm based on gray-scale information, which is the the statistical template with the co
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在将
标准图像和待测图像分别分色的基础上,采用序贯相似性检测算法对各色灰度图像分别进行模板
匹配,并根据匹配数据,对图像进行平移、 缩放及旋转操作,使两幅图像能够在空间上配准-In the standard image and the test image, respectively, based on the separation, using sequential similarity detection algorithm for color gray image, respect
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对两幅图像进行相似度计算，基于相似度计算进行模板匹配，带有测试图像，可以直接运行-Calculate the similarity of the two images, the similarity calculation based on template matching, with a test image, you can directly run
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本文提出一种基于图像边缘几何特征的快速模板匹配算法。算法利用边缘
点的位置和梯度方向作为匹配信息进行相似度计算。可以很好的避免因图像明
暗变化、光照不均匀、旋转所带来的影响，且对于部分遮挡的情况，亦可以得
到良好的匹配结果。为了得到边缘点坐标和梯度方向，本文根据曲面拟合原理，
通过平移变换，推导出精确梯度方向和亚像素边缘坐标的快速算法。既加快了
算法的处理速度，也是匹配算法高精度的前提保证。为了使匹配算法满足实时
性要求，主要采用阈值判断和图像金字塔算法的搜索策略。在阈值
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Template matching is concerned with measuring the similarity
between patterns of two objects. This paper proposes a massively
parallel approach to pattern recognition with a large
template set. A class of image recognition problems inherently
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基于opencv的模板匹配算法，可以从一副大图中搜索出与模板相似度最高的部分(Template matching algorithm based on OpenCV, you can search from a large image of the highest similarity with the template part)
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