Fastest_Image_Pattern_Matching
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C++ implementation of a ScienceDirect paper "An accelerating cpu-based correlation-based image alignment for real-time automatic optical inspection"
关于测试中,咨询调试处理
Good Job 感谢博主分享与解答 (PS:之前用旧的code由于种种原因,未能调通,昨天又重新下载后很快就调试出结果了\\\^_^//) 采用最新的code,测试过程中,如何显示检测时间,以及右下角的鼠标位置信息? 这里的检测时间,是代表哪些环节?还是说是从检测图像读取到目标显示的所有时间? 
您好,博主发的论文目前看了摘要和第五章亚像素部分。其中,对亚像素原理与实现过程有一些疑惑。希望能博主和大家讨论一下。 抛物面拟合>>3D点云曲面? 1 对于亚像素结果,源于检测图像”0层金字塔“的初始变换矩阵信息。 问:检测图像”0层金字塔“是原图预处理后的图像?是否有缩放、滤波等处理过程?如果有,采用的哪些方式,采用该方案优势/不足在哪里? 2 获得细化的亚像素结果,在初始变换信息参数的前提下,通过facet模型原理在3*3*3的邻域内对NCC相似度系数/得分(x,y,angle)进行二项式插值。 问: 1)facet模型指什么,在这里的作用&效果是什么; 2)3*3*3是指的(x,y,angle)吗?如果是,那如何通过相似度系数/得分参数使得(x,y,angle)实现亚像素处理? 3)二项式插值如何实现(x,y,angle)精度提升?我之前理解的是对得分较高的前几个(x,y,angle)进行二项式插值处理,但是由于模板angle的变化存在波动导致(x,y)相应变化,最终会出现某组参数偏差过大,无法实现更高精度的效果。 3 (x,y,angle)与相似度系数/得分的一般方程,为二项式方程,确定10个参数。系数z的求解采用最小二乘回归,再求解(x,y,angle)参数的最大值,从而确定亚像素的结果。 问: 1)(x,y,angle)与相似度系数/得分 的参数至少需要多少组,如何确定与筛选?(类似2.3问) 2)icp/svd回归求解,是如何优化的? 3)前文”The iterative closest point (ICP) is further employed to optimize the pose estimation...
请问支持缩放吗?
我只是做了一个简单的测试,把应用图像放大了一些,具体比例不清楚,比较随意,然后检测不出来 
我使用海康的软件测试,在arm版上,很快,只要156ms, 同样的参数,10个目标,-180-180,0.8得分,重合度50%:  同样的参数,您的算法,在arm版上,需要911ms,10个目标,-180-180,0.8得分,重合度50%:  但是判断有无时,目标一个,角度0,得分0.8,重合度0时,您的算法比它快,海康的需要27,您的只需要20ms. 多目标、大角度,确实优化空间还比较大。
 需要点击dubug才能有检测出的框,但是没有显示检测坐标结果。同时点击切换语言也没有反应。 在哪里可以查看检测的速度呢?还有批量检测怎么做呢?感谢~
關於部分代碼細節的咨詢。
首先,這是一個非常棒的工程啊,對於你開源表示感謝。 其次,我有看了下代碼,有一些地方確實是沒有怎麼看明白,想咨詢下博主。 1、你的MatchTemplate這個函數內部是調用了CV自帶的matchTemplate函數的,但是我看你用於匹配的小圖是使用warpAffine旋轉后的圖像,這個旋轉后的圖像默認邊緣部分是黑色的吧,這些黑色區域和原圖進行匹配,那得到得分不是有問題嗎?這個你怎麼解決的呢。 2、MatchTemplate里CCOEFF_Denominator這個函數的作用是什麼呢,好像是對matchTemplate得到的結果值再次進行處理,這個處理的原理是什麼,代碼有點看的發蒙。 3、還有一個我想了解下你這個SubPixEsimation的算法的原理在哪裡可以找到數學的原型呢,我感覺好像是3D的亞像素。
算法比较
你好,请问这类shape-based matching 算法有公开数据集用于比较各种算法性能吗?
I have figured out how to export the results u get from the program to an external .txt file right now. Index,Position, score and angle. Where in the code do...
建议新增模板文件读和写的功能 类似halcon的算子,读写ncc模板文件 read_ncc_model( : : FileName : ModelID) write_ncc_model( : : ModelID, FileName : )