基于灰度的模板匹配算法
一.理论部分
基于灰度的图像匹配算法有:平均绝对差算法(MAD)、绝对误差和算法(SAD),误差平方和算法(SSD)、平均误差平方和算法(MSD)、归一化积相关算法(NCC)、序贯相似性算法(SSDA)。其基本思想是将模板在待匹配的图中滑动,每滑动一步,使用一个指标衡量相似性,然后选取相似性最大的位置作为最佳匹配。
1.1 MAD(平均绝对差算法)
MAD,是Leese在1971年提出的一种匹配算法。该算法具有较高的匹配精度和较少的计算量。将模板在搜索图中滑动,计算每一步的相似性,(计算对应位置像素差值的绝对值平均,L1距离的平均值)。
相似性度量公式为:
代码实现:
Mat templ = imread("pic/gray/Template1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE)
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