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OpenCV图像处理技术——模板匹配与霍夫变换

OpenCV图像处理技术——模板匹配与霍夫变换

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模板匹配的概念
模板匹配就是在大图中找小图，也就说在一幅图像中寻找另一幅模板图像的位置。
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模板匹配的实现过程
模板匹配的操作方法是将模板图像B在图像A上滑动，遍历所有像素以完成匹配。
工作原理：在带检测图像上，从左到右，从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，两者相同的可能性越大。
局限性：
它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。
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模板匹配的函数使用
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霍夫变换

霍夫变换的概念
霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，来检测任意能够用数学公式表达的形状，即使这个形状被破坏或者
有点扭曲。
霍夫变换将图像空间转变为参数空间，在参数空间中执行投票来决定物体的形状。

1.一条直线可由两个点A=(X1,Y1)和B=(X2,Y2)确定（图a 笛卡尔坐标系）
2.y=kx+q也可以写成关于（k,q）的函数表达式（图b 霍夫空间）
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3.三个点共线的情况
4. 霍夫变换的后处理的基本方式：选择由尽可能多直线汇成的点。

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5.k=∞是不方便表示的，而且q怎么取值呢，这样不是办法。因此考虑将笛卡尔坐标系换为
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    1.如果在启动节点的时候报这个错 ： {"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}} 则需要在reltool.config中加入 {app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},     2.当generate时，遇到： ERROR
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