基于OpenCV的运动目标定位跟踪系统软件设计

目标检测与识别

采用视频图像的运动目标检测与识别相关调研目标检测是计算机视觉的一个重要组成部分,在军事及工业等领域有着重要的应用前景。运动目标的检测方法主要有光流法,差值法。光流法的计算量很大,实时性和应用性较差。而图像差值法比较简单,实时性较好,是目前应用最广泛,最成功的运动目标检测的方法。图像差值法可分为两类,一类是用序列图像的每一帧与一个固定的静止的参考帧做图像差分,但自然场景不是静止不变的,因而必须不断的更新背景。另一类是用序列图像的两帧进行差分,这种方法无法检测出两帧图像中重合的部分,只能检测出目标的一部分信息。在绝大多数视频监控图像应用中,每一个像素都可以用一个或多个高斯模型近似,因此,高斯背景模型是绝大多数目标检测方法常用的基本模型。智能视频服务器是飞瑞斯在多年视频分析技术优势的基础上，推出的一系列具有智能视频分析功能的DVS 视频编码设备。智能视频服务器基于DSP、ARM等核心平台，完成前端标准的H.264高压缩率编码，同时完成智能分析功能。智能视频服务器的最大的创新点在于，这一系列DVS不仅仅提供视频监控的功能，能通过飞瑞斯核心的智能视频分析技术，来感知视频场景内的环境、人和物，并挖掘其中的人(物)行为、状态、身份信息、数量、轨迹等更深层次的元数据信息。智能视频服务器赋予了视频监控系统智慧的大脑，从此视频监控不仅仅是能看得到，而且还能自己思考，提供更为智能的应用。

https://www.360docs.net/doc/a213208192.html,/products_20_26.html?bdclkid=BztEJhpzcR34JE_Ft948PGoNuxuK0gsc zre7HPa3EhvUMBqk3J

图像处理opencv代码

#include "stdafx.h" #include "mymfc.h" #include "mymfcDlg.h" #include "afxdialogex.h" #include #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #endif // 用于应用程序“关于”菜单项的 CAboutDlg 对话框 class CAboutDlg : public CDialogEx { public: CAboutDlg(); // 对话框数据 enum { IDD = IDD_ABOUTBOX }; protected: virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX); // DDX/DDV 支持 // 实现 protected: DECLARE_MESSAGE_MAP() }; CAboutDlg::CAboutDlg() : CDialogEx(CAboutDlg::IDD) { } void CAboutDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX) { CDialogEx::DoDataExchange(pDX); } BEGIN_MESSAGE_MAP(CAboutDlg, CDialogEx) END_MESSAGE_MAP() // CmymfcDlg 对话框

CmymfcDlg::CmymfcDlg(CWnd* pParent /*=NULL*/) : CDialogEx(CmymfcDlg::IDD, pParent) , TheImage(NULL) , rePath(_T("")) { m_hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDR_MAINFRAME); } void CmymfcDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX) { CDialogEx::DoDataExchange(pDX); } BEGIN_MESSAGE_MAP(CmymfcDlg, CDialogEx) ON_WM_SYSCOMMAND() ON_WM_PAINT() ON_WM_QUERYDRAGICON() ON_BN_CLICKED(IDC_ReadImg, &CmymfcDlg::OnBnClickedReadimg) ON_BN_CLICKED(IDC_EdgeDetect, &CmymfcDlg::OnBnClickedEdgedetect) ON_BN_CLICKED(IDC_Refresh, &CmymfcDlg::OnBnClickedRefresh) ON_BN_CLICKED(IDC_GrayProcess, &CmymfcDlg::OnBnClickedGrayprocess) ON_BN_CLICKED(IDC_Sobel, &CmymfcDlg::OnBnClickedSobel) ON_BN_CLICKED(IDC_Laplace, &CmymfcDlg::OnBnClickedLaplace) ON_BN_CLICKED(IDC_FFT2, &CmymfcDlg::OnBnClickedFft2) ON_BN_CLICKED(IDC_CImage, &CmymfcDlg::OnBnClickedCimage) ON_BN_CLICKED(IDC_Mirror, &CmymfcDlg::OnBnClickedMirror) ON_BN_CLICKED(IDC_CColor, &CmymfcDlg::OnBnClickedCcolor) ON_BN_CLICKED(IDC_MedianBlur, &CmymfcDlg::OnBnClickedMedianblur) ON_BN_CLICKED(IDC_Gaussian, &CmymfcDlg::OnBnClickedGaussian) ON_BN_CLICKED(IDC_BothSide, &CmymfcDlg::OnBnClickedBothside) ON_BN_CLICKED(IDC_Equally, &CmymfcDlg::OnBnClickedEqually) ON_BN_CLICKED(IDC_Corrosion, &CmymfcDlg::OnBnClickedCorrosion) ON_BN_CLICKED(IDC_Dilate, &CmymfcDlg::OnBnClickedDilate) END_MESSAGE_MAP() // CmymfcDlg 消息处理程序 BOOL CmymfcDlg::OnInitDialog() { CDialogEx::OnInitDialog();

GPS定位信息显示系统毕业论文

GPS定位信息显示系统毕业论文目录第1章 GPS简介及基本理论 (1) 1.1 关于GPS的概述 (1) 1.2 GPS的组成 (3) 1.3 GPS信号结构 (6) 第2章方案论证 (8) 2.1 单片机的选择 (8) 2.1.1 AT89C51 (8) 2.1.2 AT8051 (8) 2.2 显示器的选择 (9) 2.2.1 LED动态显示扫描方式 (9) 2.2.2 LED静态显示扫描方式 (10) 2.3 GPS接收板的选择 (10) 第3章硬件电路设计 (11) 3.1 单片机最小系统介绍 (12) 3.1.1 所用单片机引脚介绍 (12) 3.1.2 复位电路 (14) 3.1.3 时钟电路 (15) 3.2 显示电路 (16) 3.2.1 LED显示器结构 (16) 3.2.2 LED显示器工作原理 (17) 2.2.3 LED显示器驱动电路 (17) 3.3 GPS模块与处理器接口电路 (18) 3.4 存储器电路 (19) 3.5 GPS模块串口电路 (20) 3.6 电源电路 (22)

第4章软件部分设计 (23) 4.1 GPS25-LVS的信息输出格式 (23) 4.2 主程序设计 (24) 4.3 单片机的信息接收处理 (26) 总结 (28) 致谢............................................... 错误!未定义书签。参考文献 (29) 附录1：总图 (31) 附录2：部分源程序 (32)

第1章 GPS简介及基本理论 1.1 关于GPS的概述 GPS是英文Navigation Satellite Timing and Ranging/Global Position System的字头缩写词(NAVSTAR/GPS)的简称。它的含义是，利用卫星的测时和测距进行导航，以构成全球卫星定位系统。现在国际上已经公认：将这一全球定位系统简称：GPS。自古以来，人类就致力于定位和导航的研究工作。1957年10月世界上第一颗卫星发射成功之后，利用卫星惊醒定位和导航的研究工作提到了议事日程。1958年底，美国海军武器试验室委托霍布金斯大学应用物理实验室研究美国军用舰艇导航服务的卫星系统，即海军导航卫星系统（Navy Navigation Satellite System—NNSS）。这个系统中，卫星的轨道通过地极，所以又称为子午仪卫星导航系统(Transit)。1964年1月用于北极星核潜艇的导航定位研究成功，并逐步用于各种军舰的导航定位。1967年7月，经美国政府批准，对其广播星历解密，并提供民用，为远洋船舶导航和海上定位服务。由此显示出了卫星定位的巨大潜力。尽管子午仪卫星导航系统已得到广泛应用，并显示出巨大的优越性，但是，这系统再实际应用方面却存在十分严重的缺陷。改系统是由5－6个卫星组成的导航网。卫星运行高度较低（平均约1000km），运行周期为107分钟。对同一个卫星每天通过次数最多为13次。由于采用多普勒定位原理，一台接收机一般需要观测15次合格的卫星通过，才能达到±10M的单点定位精度，再全球围，它给出的定位信息只能是全天候的连续二维坐标——经度和纬度，不能给出高程。这种系统，一方面由于所需的观测时间较长，不能给用户，尤其是高动态用户（如：飞机、车辆等）提供实时和导航服务；另一方面，由于卫星导航较低，受大气影响严重，定位精度的提高受到限制，因而限制了高动态用户和高精度用户的使用。对舰船而言，利用这个系统只能对惯性导航系统和其他无限电导航系统进行连续的精确修正，它的作用远不能满足全球实时定位

图像管理方案计划opencv代码

/. #include "stdafx.h" #include "mymfc.h" #include "mymfcDlg.h" #include "afxdialogex.h" #include #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #endif // 用于应用程序“关于”菜单项的CAboutDlg 对话框 class CAboutDlg : public CDialogEx { public: CAboutDlg(); // 对话框数据 enum { IDD = IDD_ABOUTBOX }; protected: virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX); // DDX/DDV 支持 // 实现 protected: DECLARE_MESSAGE_MAP() }; CAboutDlg::CAboutDlg() : CDialogEx(CAboutDlg::IDD) { } void CAboutDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX) { CDialogEx::DoDataExchange(pDX); } BEGIN_MESSAGE_MAP(CAboutDlg, CDialogEx) END_MESSAGE_MAP() // CmymfcDlg 对话框

基于wifi的室内定位系统毕业设计论文

本科毕业论文题目基于wifi的室内定位系统

摘要本文设计及实现了一个基于WiFi 射频信号强度指纹匹配的移动终端定位系统，并设计实现了一种基于权重值选择的定位算法。该算法为每个扫描到的AP 的RSSI 设定了选择区间，指纹库中落在此区间的所有位置点设平均权值，最后选取权重值最大者为待定位点的位置估计，如有相同权重值，则比较信号强度距离，取最小者，这种算法在一定程度上克服了RSSI 信号随机抖动对定位的影响，提高了定位的稳定性和精度。经实验测试，此系统在 4 米范围内具有良好的定位效果。可部署在展馆、校园、公园等公共场所，为客户提供定位导航服务。定位算法运行于服务端，客户端为配备WiFi 模块的Android手机。借助该定位系统，基于Android系统的移动终端可方便地查询自身位置，并获取各种基于位置服务。关键词: 接收信号强度；无线室内定位；射频指纹；Android 操作系统

Abstract This paper designs and implements an indoor location system based on WiFi for mobile user with Android handset. A locating arithmetic based on Weight-Select is introduced to filter the random noise of RSSI. For each location in Radio Map, a weight is set if the RSSI of the AP scanned is in the interval preset. Then max-weighted location or the min-RSSI-distance among them will be selected as the estimated position. According to experiments, 4-metre locating precision is available. It can be used for locating and navigating in such scene as exhibition center, campus, park, and so on. Users equipped with Android handset could get its location and some intelligent services. It is also an open and extensible system. Some locating arithmetic also could be tested on this system. Key words:Received Signal Strength, Wireless Indoor Locating, Radio Map, Android Operating System 第一章绪论 (6) 1.1关于位置信息确定的意义及方法 (6) 1.1.1位置信息确定的意义及方法 (6)

运动目标图像的识别与跟踪

运动目标图像的识别与跟踪本文主要目的是将视频摄像头中的运动目标从背景中提取出来，并加以跟踪。首先考虑的是常见的目标检测的算法，其次考虑对于噪声的滤除，最后是对运动目标的跟踪。一、基本目标检测算法我们主要考虑的目标检测的算法主要有三种，光流场法、背景模型法以及时域差分法。 1.1光流场法光流主要是图像亮度模式的表现运动。而光流场则是指灰度模式的表面运动。一般条件下，我们可以根据图像的运动，进行估算相对运动。光流场法的基本理论是光流场基本方程： 0=++t y x I vI uI (1.1) 式中我们根据亮度守恒，利用泰勒公式展开，忽略高阶项与二次项。其中x I 、y I 和t I 是图像在对数轴x 、y 两个方向和t 的的导数，()v u ,就是这个点的光流坐标。光流场法的目标检测，在摄像机运动时候也可以做出判断，但是图像的噪声太过明显，使得计算数据庞杂，计算的公式更加复杂，这样并不适合我们的对于目标跟踪的高精度的摄像系统。 1.2背景模型法背景模型法，也被称为背景差法，主要利用当前的图像和背景的图像的二值化做差，然后取阈值，分割运动目标。首先根据： ()()()y x b y x f y x D t t t ,,,-= (1.2) 我们可以得到当前的图像帧数()y x f t ,和背景图像的帧数),(y x b t 做差，然后以公式对图像进行二值化的处理。 ???≤>=)(,0)(,1),(BackGround T D ForeGround T D y x P t t t (1.3) 上面),(y x P t 是二值化模板图。假设某一区域大于一个给定的面积的时候，该区域就是我们要找的目标区域。背景模型法的算法简单，可以快速反应，并且可以提供运动目标的大略特征等数据。但是对于复杂背景下，比如人流较大的公共场所，或者有光照等干扰时，就需以其他的算法以不断更新背景信息来进行弥补。

opencv摄像机标定代码

// cvCalib.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include #include #include #include void InitCorners3D(CvMat *Corners3D, CvSize ChessBoardSize, int Nimages, float SquareSize); int image_width = 768; int image_height = 576;//待标定图片的大小 const int ChessBoardSize_w = 7; const int ChessBoardSize_h = 7;//图片中可标定的角数 const CvSize ChessBoardSize = cvSize(ChessBoardSize_w,ChessBoardSize_h); const int NPoints = ChessBoardSize_w*ChessBoardSize_h;//角点个数 const int NImages=6;//待标定的图片数 int corner_count[NImages] = {0}; float SquareWidth = 10; //棋盘格子的边长，可任意设定，不影响内参数 CvMat *intrinsics; CvMat *distortion_coeff; CvMat *rotation_vectors; CvMat *translation_vectors; CvMat *object_points; CvMat *point_counts; CvMat *image_points; void main() { IplImage *current_frame_rgb; IplImage *current_frame_gray; IplImage *chessBoard_Img; CvPoint2D32f corners[NPoints*NImages]; chessBoard_Img =cvCreateImage(cvSize(image_width, image_height), IPL_DEPTH_8U, 3); current_frame_gray = cvCreateImage(cvSize(image_width, image_height), IPL_DEPTH_8U, 1); current_frame_rgb = cvCreateImage(cvSize(image_width, image_height), IPL_DEPTH_8U, 3); int captured_frames=0;

室内定位系统毕业设计论文

本科毕业论文题目基于wifi的室内定位系统 XX 学生姓名 X 学号电子信息工程专业 X 班级 XX 指导教师 2012年4月

基于opencv2.0的车牌检测与字符分割的代码

本程序主要实现的是车牌的定位与检测主要是利用申继龙论文里面的方法 1、采集得到的图像 2、把RGB图像转换成HSI彩色图像 3、利用设定的H、S阈值得到二值图像 4、对二值图像水平投影获得候选区域 5、对候选区域的HSI图像边缘检测 */ #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp" #include "opencv2/nonfree/features2d.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h" #include "opencv2/legacy/legacy.hpp" #include "opencv2/legacy/compat.hpp" #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace std; using namespace cv; #define pi 3.14159265 IplImage* srcImage=NULL;//存储原图片 IplImage*srcImage1=NULL;//存储原始图片的副本 IplImage* HSI=NULL; static IplImage* grayImage=NULL;//存储原图片灰度图 static double posdouble=0.0; IplImage* channelOneImage=NULL; IplImage* channelTwoImage=NULL; IplImage* channelThreeImage=NULL; IplImage* plateImage=NULL;//存储车牌图像 IplImage* grayPlateImage=NULL;//存储车牌灰度图像 vectorcharacterImageList;//存储7个车牌字符图像的容器vectorxList;//存储7个车牌字符的起始和结束位置

基于单片机的GPS定位系统设计毕业论文

基于单片机的GPS定位系统设计毕业论文目录中文摘要 (1) ABSTRACT (2) 第一章绪论 (5) 1.1 课题背景及意义 (5) 2.1 GPS全球定位系统简介 (6) 2.2 GPS信号接收方案选择 (10) 2.3 GPS接收模块的研究 (10) 2.4 总体方案的设计 (11) 第三章基于单片机的GPS硬件电路设计 (12) 3.1 基于单片机的GPS硬件电路总体结构 (12) 3.2 基于单片机的GPS定位信息显示系统设计硬件电路简介 (12) 3.2.1 STC89C52简介 (12) 3.2.2 SiRF Star II GPS信号接收模块 (16) 3.2.3 12864液晶显示模块介绍 (18) 3.3 基于单片机的GPS硬件连接介绍 (20) 第四章基于单片机的GPS软件设计 (21) 4.1 NMEA-0183数据格式 (21) 4.1.1 输入语句 (21) 4.1.2 输出语句 (22) 4.2 基于单片机的GPS定位系统软件开发环境―Keil uVision2 (24) 4.2.1 8051开发工具 (24) 4.2.2 uVision2集成开发环境 (25) 4.2.3 编辑器和调试器 (26) 4.2.4 测试程序 (27) 4.2.5 Keil C编译步骤 (27) 4.3 基于单片机的GPS软件设计思路 (30) 第五章系统调试与实验结果 (31)

5.1 硬件调试 (31) 5.2 软件调试 (32) 第六章总结 (32) 参考文献 (33) 附录 (34) 致谢 (66)

第一章绪论 1.1 课题背景及意义 1978年2月22日第一颗GPS试验卫星的入轨运行，开创了以导航卫星为动态已知点的无线电导航定位的新时代。GPS卫星所发送的导航定位信号，是一种可供无数用户共享的空间信息资源。陆地、海洋和空间的广大用户，只要持有一种能够接收、跟踪、变换和测量GPS信号的接收机，就可以全天时、全天候和全球性地测量运动载体的七维状态参数和三维状态参数。其用途之广，影响之大，是任何其他无线电接收设备望尘莫及的。不仅如此，GPS卫星的入轨运行，还为大地测量学、地球动力学、地球物理学、天体力学、载人航天学、全球海洋学和全球气象学提供了一种高精度、全天时、全天候的测量新技术。纵观现状，GPS 技术有下述用途。 1.GPS技术的陆地应用 GPS技术在陆地上的开发应用可以体现在许多方面，如：各种车辆的行驶状态监控；旅游者或旅游车的景点导游；应急车辆（如公安、急救车等）的快速引导行驶；高精度时间比对和频率控制；大气物理观测；地球物理资源勘探；工程建设的施工放样测量；大型建筑和煤气田的沉降检测；板运动状态和地壳形变测量；陆地以及海洋大地测量基准的测定；工程、区域、国家等各种类型大地测量控制网的测量和建设；请求救援在途实时报告；引导盲人行走；平整路面的实时监控，精细农业。 2.GPS技术的海洋应用

基于opencv的人脸识别程序-代码详解

#include "cv.h" #include "highgui.h" #include #ifdef _EiC #define WIN32 #endif static CvMemStorage* storage = 0; static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0; void detect_and_draw( IplImage* image ); const char* cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml";//人脸检测分类器 int main( int argc, char** argv ) { CvCapture* capture = 0; IplImage *frame, *frame_copy = 0; int optlen = strlen("--cascade="); const char* input_name; if( argc > 1 && strncmp( argv[1], "--cascade=", optlen ) == 0 ) { cascade_name = argv[1] + optlen; input_name = argc > 2 ? argv[2] : 0; } else { cascade_name = "E:\毕业设计\智能机器人动态人脸识别系统\陈建州程序.xml";//分类器路径 input_name = argc > 1 ? argv[1] : 0; } cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 ); if( !cascade )//如果没有找到分类器，输出以下 { fprintf( stderr, "ERROR: Could not load classifier cascade\n" ); fprintf( stderr, "Usage: facedetect --cascade=\"\" [filename|camera_index]\n" ); return -1;

全球定位系统毕业论文外文文献翻译

外文资料及译文 1.外文资料全球定位系统第一节The principle of GPS 一、GPS GPS(Navigation Satellite Timing and Ranging /Global Position System )，GPS clock and distance navigation system/global positioning systems, referred to as global positioning system (GPS), along with the rapid development of modern science and technology, and set up a new generation of satellite navigation and positioning system precision. Global positioning system (GPS) is in 1973 by U.S. defense forces began to organize, and common basic completion in 1993. This system consists of space constellation, ground control and user receiver is composed of three parts. （一）Global positioning system 图1-1 GPS Satellite distribution 1.1 Space constellation GPS space by 24 working part constellation spare satellite and three satellite. Work in 6 orbit satellite distribution within the surface. Each track surface distribution has 3 ~ 4 satellite, satellite orbits earth's equator Angle relative to the average height of 55, orbit for 20200 kilometers. Satellite operating cycle for 11 hours 45 minutes. Therefore, in the same station daily satellite layout is roughly same, just four minutes every day in advance. Each satellite about 5 hours every day in the horizon, located above the horizon of the satellite number with more time and place, at least 4 November, most. This layout can guarantee on earth at any time, any place can also observed above four satellites.

运动目标检测原理

运动检测（移动侦测）原理一、引言随着技术的飞速发展，人们对闭路电视监控系统的要求越来越高，智能化在监控领域也得到越来越多的应用。在某些监控的场所对安全性要求比较高，需要对运动的物体进行及时的检测和跟踪，因此我们需要一些精确的图像检测技术来提供自动报警和目标检测。运动检测作为在安防智能化应用最早的领域，它的技术发展和应用前景都受到关注。运动检测是指在指定区域能识别图像的变化，检测运动物体的存在并避免由光线变化带来的干扰。但是如何从实时的序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来，还要考虑运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪等后期处理是非常重要的，因为以后的处理过程仅仅考虑图像中对应于运动区域的像素。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响，使得运动检测成为一项相当困难的工作。二、运动检测（移动侦测）原理早期的运动检测如MPEG1是对编码后产生的I帧进行比较分析，通过视频帧的比较来检测图像变化是一种可行的途径。原理如下：MPEG1视频流由三类编码帧组成，它们分别是：关键帧（I 帧），预测帧（P帧）和内插双向帧（B帧）。I帧按JPEG标准编码，独立于其他编码帧，它是MPEG1视频流中唯一可存取的帧，每12帧出现一次。截取连续的I帧，经过解码运算，以帧为单位连续存放在内存的缓冲区中，再利用函数在缓冲区中将连续的两帧转化为位图形式，存放在另外的内存空间以作比较之用，至

于比较的方法有多种。此方法是对编码后的数据进行处理，而目前的MPEG1/MPEG4编码都是有损压缩，对比原有的图像肯定存在误报和不准确的现象。目前几种常用的方法： 1.背景减除（Background Subtraction ）背景减除方法是目前运动检测中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动区域的一种技术。它一般能够提供最完全的特征数据，但对于动态场景的变化，如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感。最简单的背景模型是时间平均图像，大部分的研究人员目前都致力于开发不同的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动分割的影响。 2.时间差分（Temporal Difference ）时间差分（又称相邻帧差）方法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化来提取出图像中的运动区域。时间差分运动检测方法对于动态环境具有较强的自适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产生空洞现象。 3.光流（Optical Flow）基于光流方法的运动检测采用了运动目标随时间变化的光流特性，如Meyer[2] 等通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法，从而有效地提取和跟踪运动目标。该方法的优点是在摄像机运动存在的前提下也能检测出独立的运动目标。然而，

opencv,模板匹配源码

竭诚为您提供优质文档/双击可除opencv,模板匹配源码篇一：opencv模板匹配 opencv模板匹配 V1.0 zhbrain 1、2、1）2）3、1）2） opencv模板匹配原理--没有金字塔................................................. ..........................4模板匹配—使用金字塔................................................. ...............................................5主要函数简介................................................. ................................................... ........5程序流程................................................. ................................................... ................5验证和结

果................................................. ................................................... ...............5实验环境................................................. ................................................... ................5实验结果................................................. ................................................... . (5) opencv模板匹配 1、opencv模板匹配原理--没有金字塔函数： cvmatchtemplate(source,target,result,method);说明：source：源图像，一般我们使用灰度图像；如果source 为Rgb图像，使用函数cvcvtcolor(source,dst,cV_Rgb2gRay)这里，dst为转换后的灰度图像。target：模板图像。 Result：匹配后的矩阵，width=s_width–t_taget+1，height=s_height–t_height+1使用函数 iplimage*result=cvcreateimage(resultsize,ipl_depth_ 32F,1)获得。method:cV_tm_sqdiFF: cV_tm_sqdiFF_noRmed cV_tm_ccoRR