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一步一步实现多尺度多角度的形状匹配算法(C++版本)

我们知道opencv的模板匹配是个鸡肋,效果跟halcon的模板匹配没法比。感谢下面这位大神贡献了实现类似halcon形状匹配的源码。前言用过halcon形状匹配的都知道,这个算子贼好用,随便截一个ROI做模板就可以在搜索图像中匹配到相似的区域,并且能输出搜索图像的位置,匹配尺度,匹配角度。现在我们就要利用opencv在C++的环境下复现这个效果。我们先看下复现的效果图,提升下学习的欲望(要在搜索图像中找到所有的K字母)。下图是模板图像,为一个"K"字母。下图是待搜索的图像,

张正友相机标定Opencv实现以及标定流程&&标定结果评价&&图像矫正流程解析(附标定程序和棋盘图)

原文来自:http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52939318使用OpenCV实现张正友法相机标定之前,有几个问题事先要确认一下,那就是相机为什么需要标定,标定需要的输入和输出分别是哪些?相机标定的目的:获取摄像机的内参和外参矩阵(同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵),内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正,得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入:标定图像上所有内角点的图像坐标,标定板图像上所有内角点的空间三维坐标(一般情况下假
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