关于源码中，咨询功能作用

[cheny00]

博主，我又来请教了^v^

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1 FilterWithRotatedRect，进行重叠区域筛选
1.2 计算交并比，为什么要对重叠区域的像素位置进行排序，才能计算该区域的轮廓面积？

2 LearnPattern，进行图像模式训练
2.2.2 注意到界面(Read_TCHAR)加载时有灰度处理，但LearnPattern各层金字塔内处理均值、标准差时采用了Scalar定义的4通道，那这里的4通道指的什么参数运算？代表图像什么信息？

2.3.1 该模式训练是对检测图像各层金字塔的灰度信息进行处理吗？还是对模板图像进行处理？m_matSrc、m_matDst参数如何理解。

2.3.3 仅对检测/模板图像进行金字塔与灰处理，那如何与模板/检测图像计算灰度信息，进行匹配处理？是根据模板确定能识别的最小角度步长，旋转检测图像后进行分块匹配遍历筛选？

4 match，关于亚像素实现
4.1 亚像素的初始定位参数是根据像素级定位结果确定？那亚像素处理是逐层(金字塔)处理(x,y,angle)参数，返还回像素级？还是在底层原图上根据像素级定位结果进行最后的亚像素处理？

5 相关函数功能作用
5.2 CCOEFF_Denominator相似度系数的分母计算，是哪有公式或说明吗？变换过程没看懂。另外，没有当前方案没有进行归一化吗？还是在哪个位置希望您能指出一下。

[DennisLiu1993]

1.1 因為是來自不同旋轉角Source的比對結果
1.2 把多邊形的各端點連到中心，切成三角形計算面積，端點不排序無法切

2.1 等你查到再跟我說，有幾家庫是這樣用的
2.2.1 我是限制在單通道，cv::matchTemplate可以是多通道
2.2.2 meanStdDev ()可以輸入1~4通道影像，分別計算mean stdDev

2.3.1 對模板， m_matSrc=欲檢測圖像原尺寸, m_matDst=模板圖像原尺寸
2.3.2 參考這篇的公式
2.3.3 兩者都有進行金字塔/ 旋轉: 是的

3.1 是的，這段代碼可以達到這個效果
NCC_OCR
檢測圖像與模板在TestImages\M12\

3.2 為了把字元排序成由左到右上到下的順序

4.1 只有在原圖尺寸才會計算，其他層計算沒意義
4.2 iStopLayer是讓你可以改代碼使流程不跑完全部金字塔就結束(少一層大概快4倍)，這是早期這個演算法速度太慢時湊合用的，現在已經用不到了...

5.1 這個也不用理，只是讓你把比對區域輸入成圖像
5.2 同2.3.2，有規一化
5.3 黑框是原圖(Inspection Image)旋轉後，藍框是最佳搜尋尺寸 (原始的搜尋範圍是以求取黑框的最小外接正矩形，藍框可以比這縮小一些)

5.4 是的，求極值都是重新遍歷，所以才有之前跟你說的這個函數可以優化
但對於模板尺寸非常小的case才有用

我說老哥你也問太多了，幫我宣傳下

[cheny00]

没问题，肯定帮大哥宣传介绍的
(PS：最近刚接触这领域，相信以后认识的人就会多了；有啥需要我能帮的一定帮大哥)

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2.2.2 灰度图像采用meanStdDev ()函数，实际仅用了第一通道进行mean和stdDev计算吧

2.2.3 我看到《机器视觉算法与应用》中对模板匹配介绍ncc匹配，是将模板在检测图像上逐像素进行遍历匹配和计算相似度，从而筛选出最佳(x,y)，您这里也是这个思路吗？

4.2 iStopLayer部分注释掉也不会影响整体运行效果吧

5.3 是对每次旋转后的检测图像，各自截取相应最小外接正方形吗？多余区域采用黑色填充吧。

5.4 shape匹配也是采用类似填充获取极值，实现多目标检测的吗？还是有其他思路完成多目标任务？

[DennisLiu1993]

2.2.2 是的，templMean[1]~templMean[3]都是0
2.2.3 是的，你看我貼的那兩篇論文就知道

4.2 沒錯
5.3

用黑色區域沒錯，但沒有取外接正方形，概念直接把紅框的LeftTop點旋轉一個角度之後，用長寬取出一個區域，不過實作以warpAffine達成

5.4 多目標跟填充無關，的確是這個思路

[cheny00]

感谢回复

5.4 shape的多目标是如何避免重复定位相同目标呢

[DennisLiu1993]

我記得meiqua沒有特別去做多標靶判別，因為shape稍有一點偏差分數就會掉很多，跟NCC不一樣

[southmilkyway]

博主你好，想请教你一个问题，我打算用你的这个算法封装一个dll，想通过C#来调用，我把 CMatchToolDlg::LearnPattern（）和cmat.Match（）两个函数进行了封装，但是测试后发现匹配不了，

在这个位置就匹配不出来了，匹配分数为0，想请教一下你除了在这两个函数里边做事情之外，别的地方也有图像处理么？

[DennisLiu1993]

是包裝後就匹配不了還是包裝前
如果是包裝前傳個原圖來看看
如果是包裝後把dll設為起始專案就能進中斷點吧

[southmilkyway]

是包裝後就匹配不了還是包裝前 如果是包裝前傳個原圖來看看 如果是包裝後把dll設為起始專案就能進中斷點吧

用你的源码可以匹配的到，打包后就匹配不到了，我测试时用的dll源码跑的，直接可以打断点，问题应该就在我画红框这里，可能是我在哪里忽略了某个点，所以就想请教一下在这两个函数之外的地方有没有要注意的东西

[southmilkyway]

是包裝後就匹配不了還是包裝前 如果是包裝前傳個原圖來看看 如果是包裝後把dll設為起始專案就能進中斷點吧

原因找到了，比较无语，我没有把图片转换成单通道的图像

[PureHing]

@southmilkyway 你好，可以分享一下你打包的C# dll吗

[DennisLiu1993]

@southmilkyway 你好，可以分享一下你打包的C# dll吗

我這邊有做C++ regular dll，能夠給C#使用
有需要的話信箱詳談

[PureHing]

@DennisLiu1993 信箱是多少呢

[southmilkyway]

@southmilkyway 你好，可以分享一下你打包的C# dll吗

可以的，但是博主这里有标准的，可能会更适合你

[PureHing]

@southmilkyway 你好，可以分享一下你打包的C# dll吗

可以的，但是博主这里有标准的，可能会更适合你

@southmilkyway 可以邮件发我一下吗？非常感谢！[email protected]
solved.

[DennisLiu1993]

@DennisLiu1993 信箱是多少呢

[email protected]
或wechat dennisliu1993

[ToNi981004]

@southmilkyway 你好，可以分享一下你打包的C# dll吗

我這邊有做C++ regular dll，能夠給C#使用 有需要的話信箱詳談

Hi DennisLiu1993, have a nice day!
Can you send me your DLL?
My email: [email protected]

[wangxiaoding0422]

@southmilkyway 你好，可以分享一下你打包的C# dll吗

可以的，但是博主这里有标准的，可能会更适合你

我想试试C#的DLL作对比。可以分享一下你的DLL么？ 我的邮箱：[email protected] 感谢！

[DennisLiu1993]

https://tw511.com/a/01/44138.html 這篇你可以看一下 三两白菜 ***@***.***> 於 2023年2月9日 週四 下午4:15寫道：

…

Closed #20 <#20> as completed. — Reply to this email directly, view it on GitHub <#20 (comment)>, or unsubscribe <https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AY7JBQ4P3COD3AH6VPCOBH3WWWCC7ANCNFSM57AEVFQQ> . You are receiving this because you were mentioned.Message ID: <DennisLiu1993/Fastest_Image_Pattern_Matching/issue/20/issue_event/8484955170 @github.com>

[cheny00]

谢谢博主的帮助
在插值方面，您是否尝试过其他插值拟合，进行对比二项式插值呢？
在原理或评测方面，对误差精度和耗时有什么见解呀。

[DennisLiu1993]

有個二次式曲線找頂點的 可以試試