基于OpenCV实现的多角度、多目标模板匹配项目实战案例

1. 说明

本案例采用NCC的匹配+金字塔(为了加速)思想，基于OpenCV实现的多角度、多目标模板匹配（不支持尺度不变）。若研究旋转+尺度不变性的匹配，请参考本人的OpenCV专栏内的

 《OpenCV实现多角度多尺度模板匹配（基于形状）》

本案例提供代码（内含详细注释）+原始图像。

2. 多目标+多角度

       涉及到多角度、多目标时，整个的难度就是阶跃式的提高了一个档次。

       如果目标存在旋转，为了能找到发生旋转的物体，我们可以创建多个方向的旋转对象，也就是说，将搜索空间离散化，此时，有两个可选的方式：一个是旋转搜索图像，然后用模板在旋转后的图像中搜索，二是旋转模板，用旋转后的模板在搜索图像中定位。我们说，第一种方式基本不可取，原因有三。

       (1)、搜索图像一般来说都是较大的图，对其进行旋转耗时比较可观。、

       (2)、实际情况需要多个角度的旋转，对原图旋转内存方面也会有过多的消耗

       (3)、工业应用时，一般模板比较固定，而搜索图像总是时刻变化的。

       当选择第二种方法时，对于较小的模板图像，是可以在执行搜索前把相关旋转信息提前准备好，在搜索时刻直接使用，而无需做无谓的耗时。

       此时，在金字塔的最顶层，需要做的计算工作也有所增加，我们需要对