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我正在使用 Matlab 中的 normxcorr2
函数进行模板匹配。但是,我想做的与 normxcorr2
做的不同。内置的 normxcorr2
计算互相关,同时考虑到矩形模板中的所有像素。但我只希望某些像素参与归一化互相关过程。
例如,我只想将下图中的环状白色区域用作关联时的模板。 (里面的黑色区域不要用于计算)
因此,如果我将上面的模板与下图相关联,我可能会得到大约 1.0 的归一化值(考虑到两个图像中的外圆直径相同)
我已经检查了这个解决方案:- matlab template matching only for 0 (or 1) in matrix但它不是通用的。
任何人都可以帮助我在 matlab 中提供更通用的解决方案吗?这可用于通过外部形状跟踪对象
编辑:- 对于那些想要查看它的人来说,这是完整的图像。我只想通过外部圆形边缘而不是内部细节来检测球。
最佳答案
这是我在此处提供答案的前一篇文章的派生词:matlab template matching only for 0 (or 1) in matrix
但是,此解决方案使用效率非常低的 for
循环。因此,我们可以使用 im2col
、bsxfun
和 col2im
来帮助我们更快地执行此操作。 im2col
获取图像中的重叠区域,并将它们分别放入单独的列中。本质上,这就像使用任何类型的空间图像过滤一样采用图像的滑动窗口,并收集滑动窗口内的所有像素并将每个窗口放置为单独的列。
假设您的模板大小为M x N
,您要搜索的图片大小为R x C
,假设您的图片模板名为imTemplate
,而你要搜索的图片是imSearch
,我们可以进行如下设置。我们还假设两个图像都是二进制的。
[M, N] = size(imTemplate);
[R, C] = size(imSearch);
%// Cast to double for precision
imTemplate = im2double(imTemplate);
imSearch = im2double(imSearch);
neigh = im2col(imSearch, [M, N]);
templateCol = imTemplate(:); %// Ensures we place template into single column
现在,您希望排除所有在 圆形边界内的像素。因此,我们可以做的是反转图像,使黑色像素变为白色,然后移除边框周围的所有像素。这应该会给我们圆的内部。
imInvert = ~imTemplate;
imInvertNoBorder = imclearborder(imInvert, 8); %// Search 8-pixel neighbourhood
我们将使用它来确定我们要从搜索中删除哪些像素。这可以通过以下方式完成:
rowsToRemove = imInvertNoBorder(:) == 1;
现在,我们可以做的是最终删除那些在圆圈内部的像素,以便在我们的相关方案中不被搜索。
neigh(rowsToRemove,:) = [];
我们现在可以做的是计算所有这些列的 NCC。如果您还记得,两个信号之间的 NCC 如下:
(来源:www.jot.fm)
因此,我们需要从每个邻域中减去均值,我们还需要从每个列中减去均值。然后我们计算如上所示的公式。我们可以像这样在 MATLAB 中轻松实现这种矢量化:
neighMeanSubtract = bsxfun(@minus, neigh, mean(neigh));
templateMeanSubtract = templateCol - mean(templateCol);
我们可以计算每个邻域的 NCC 分子(在求和之前),如下所示:
numerator = bsxfun(@times, neighMeanSubtract, templateMeanSubtract);
现在,我们所要做的就是对所有列求和,这将得到我们最终的分子:
sumNumerator = sum(numerator);
分母可以这样计算:
denominator1 = sqrt(sum(neighMeanSubtract.*neighMeanSubtract));
denominator2 = sqrt(sum(templateMeanSubtract.*templateMeanSubtract));
sumDenominator = denominator1 .* denominator2;
最后,我们的 NCC 可以这样计算:
NCC = sumNumerator ./ sumDenominator;
您会注意到这是一行值。每行对应于在邻域定义的输出。因此,我们还需要将其重新整形为矩阵,因此您可以使用 col2im
:
finalOutput = col2im(NCC, [M, N], [R, C]);
上述语句将采用 NCC 中定义的 M x N
的重叠邻域,并对其进行整形,使其成为 R x C
矩阵。有时,您会遇到被零除错误,尤其是当邻域搜索窗口全部均匀时。因此,您将获得 NaN
数字。假设没有变化的区域在图像处理中没有相关性,因此让我们将这些位置归零:
finalOutput(isnan(finalOutput)) = 0;
如果您想找到相关性最高的位置,只需执行以下操作:
[rowNCC, colNCC] = find(finalOutput == max(finalOutput(:)));
如果你想解释负相关,那完全取决于你的应用。如果您想确保您的模板匹配算法是旋转不变,那么您实际上应该检查绝对值 的最大值。负相关只是意味着模板和邻域之间的匹配只是旋转。因此,找到最佳邻域的更好方法是:
maxCoeff = max(abs(finalOutput(:)));
[rowNCC, colNCC] = find(abs(finalOutput) == maxCoeff);
为了您的复制和粘贴乐趣,这里是完整的代码:
function [rowNCC, colNCC] = testCorr(imTemplate, imSearch)
[M, N] = size(imTemplate);
[R, C] = size(imSearch);
%// Cast to double for precision
imTemplate = im2double(imTemplate);
imSearch = im2double(imSearch);
neigh = im2col(imSearch, [M, N]);
templateCol = imTemplate(:); %// Ensures we place template into single column
imInvert = ~imTemplate;
imInvertNoBorder = imclearborder(imInvert, 8); %// Search 8-pixel neighbourhood
rowsToRemove = imInvertNoBorder(:) == 1;
neigh(rowsToRemove,:) = [];
neighMeanSubtract = bsxfun(@minus, neigh, mean(neigh));
templateMeanSubtract = templateCol - mean(templateCol);
numerator = bsxfun(@times, neighMeanSubtract, templateMeanSubtract);
sumNumerator = sum(numerator);
denominator1 = sqrt(sum(neighMeanSubtract.*neighMeanSubtract));
denominator2 = sqrt(sum(templateMeanSubtract.*templateMeanSubtract));
sumDenominator = denominator1 .* denominator2;
NCC = sumNumerator ./ sumDenominator;
finalOutput = col2im(NCC, [M, N], [R, C]);
finalOutput(isnan(finalOutput)) = 0;
maxCoeff = max(abs(finalOutput(:)));
[rowNCC, colNCC] = find(abs(finalOutput) == maxCoeff);
end
祝你好运!
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