OpenCV4入门108:模板匹配

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//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
// 描述:包含程序所使用的头文件和命名空间
//------------------------------------------------------------------------------------------------
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;

//-----------------------------------【宏定义部分】--------------------------------------------
// 描述:定义一些辅助宏
//------------------------------------------------------------------------------------------------
#define WINDOW_NAME1 "Original" //为窗口标题定义的宏
#define WINDOW_NAME2 "Match" //为窗口标题定义的宏

//-----------------------------------【全局变量声明部分】------------------------------------
// 描述:全局变量的声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
Mat g_srcImage;
Mat g_templateImage;
Mat g_resultImage;
int g_nMatchMethod;
int g_nMaxTrackbarNum = 5;

//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
// 描述:全局函数的声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
void on_Matching(int, void *);
static void ShowHelpText();

//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始执行
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main() {
//【0】显示帮助文字
ShowHelpText();

//【1】载入原图像和模板块
g_srcImage = imread("1.jpg", 1);
g_templateImage = imread("2.jpg", 1);

//【2】创建窗口
namedWindow(WINDOW_NAME1, WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow(WINDOW_NAME2, WINDOW_AUTOSIZE);

//【3】创建滑动条并进行一次初始化
createTrackbar("Method", WINDOW_NAME1, &g_nMatchMethod, g_nMaxTrackbarNum, on_Matching);
on_Matching(0, 0);

waitKey(0);
return 0;
}

//-----------------------------------【on_Matching( )函数】--------------------------------
// 描述:回调函数
//-------------------------------------------------------------------------------------------
void on_Matching(int, void *) {
//【1】给局部变量初始化
Mat srcImage;
g_srcImage.copyTo(srcImage);

//【2】初始化用于结果输出的矩阵
int resultImage_rows = g_srcImage.rows - g_templateImage.rows + 1;
int resultImage_cols = g_srcImage.cols - g_templateImage.cols + 1;
g_resultImage.create(resultImage_rows, resultImage_cols, CV_32FC1);

//【3】进行匹配和标准化
matchTemplate(g_srcImage, g_templateImage, g_resultImage, g_nMatchMethod);
normalize(g_resultImage, g_resultImage, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());

//【4】通过函数 minMaxLoc 定位最匹配的位置
double minValue;
double maxValue;
Point minLocation;
Point maxLocation;
Point matchLocation;
minMaxLoc(g_resultImage, &minValue, &maxValue, &minLocation, &maxLocation, Mat());

//【5】对于方法 SQDIFF 和 SQDIFF_NORMED, 越小的数值有着更高的匹配结果. 而其余的方法,
//数值越大匹配效果越好 此句代码的OpenCV2版为: if( g_nMatchMethod == CV_TM_SQDIFF ||
// g_nMatchMethod == CV_TM_SQDIFF_NORMED ) 此句代码的OpenCV3版为:
if (g_nMatchMethod == TM_SQDIFF || g_nMatchMethod == TM_SQDIFF_NORMED) {
matchLocation = minLocation;
} else {
matchLocation = maxLocation;
}

//【6】绘制出矩形,并显示最终结果
rectangle(srcImage, matchLocation,
Point(matchLocation.x + g_templateImage.cols, matchLocation.y + g_templateImage.rows),
Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
rectangle(g_resultImage, matchLocation,
Point(matchLocation.x + g_templateImage.cols, matchLocation.y + g_templateImage.rows),
Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);

imshow(WINDOW_NAME1, srcImage);
imshow(WINDOW_NAME2, g_resultImage);
}

//-----------------------------------【ShowHelpText( )函数】----------------------------------
// 描述:输出一些帮助信息
//----------------------------------------------------------------------------------------------
static void ShowHelpText() {
//输出欢迎信息和OpenCV版本
printf("\n\n\t\t\t非常感谢购买《OpenCV3编程入门》一书!\n");
printf("\n\n\t\t\t此为本书OpenCV3版的第84个配套示例程序\n");
printf("\n\n\t\t\t 当前使用的OpenCV版本为:" CV_VERSION);
printf("\n\n ----------------------------------------------------------------------------\n");
//输出一些帮助信息
printf("\t欢迎来到【模板匹配】示例程序~\n");
printf("\n\n\t请调整滑动条观察图像效果\n\n");
printf("\n\t滑动条对应的方法数值说明: \n\n"
"\t\t方法【0】- 平方差匹配法(SQDIFF)\n"
"\t\t方法【1】- 归一化平方差匹配法(SQDIFF NORMED)\n"
"\t\t方法【2】- 相关匹配法(TM CCORR)\n"
"\t\t方法【3】- 归一化相关匹配法(TM CCORR NORMED)\n"
"\t\t方法【4】- 相关系数匹配法(TM COEFF)\n"
"\t\t方法【5】- 归一化相关系数匹配法(TM COEFF NORMED)\n");
}