张杰

这些旋转方式只是对旋转（三自由度）的不同数学表示法。归根到底是指某个点绕x轴、绕y轴、绕z轴旋转的三个角度（弧度）值。

> @meiqua , > 多谢！因为那个讨论条目有点多，现在看到了。目前弄明白了avx2的方式，速度确实提升明显，然而识别的正确率却大大降低了！ > 模糊记得说是因为改变了模版训练的机制，那还可以使用原来的模版训练机制+fusion的方式么？🙏 @meiqua @ScottYang1982 我也是遇到fusion版本的match比master版本的match定位效果差的现象。表现为：同样的模板，fusion版本定位出目标列表的score小于master版本。并且定位出的xyangle也有些差异。 > master：x:1439,y:728,angle:186.502182,scale:1.000000,score:95.790703 > fusion：x:1441,y:734,angle:186.202164,scale:1.000000,score:94.343437

> meiqua您好，现在模板匹配效果已经很好了，但是今天将算法与工作的其他部分整合时候出现了问题，图片如下。 >  > 想请教下您可能是什么原因导致的 你好，我在使用过程出现了同样的参数情况下fusion模式比master模式的匹配效果差一些，且会出现相似度不一致的情况。你那边有出现这种情况吗

@meiqua 大神，相似度计算这块发现在图片模糊等情况下可能会出现match到的目标是准的，但是score很低（三十几）。造成一个问题是如果需要能match到这个目标需要把min_score设置的较低。而如果在清晰度高的情况下min_score设的低的话需要matchClass耗时则会很高。所以如果可以将定位OK的score分布在80以上的话会是非常棒的效果。

> 模糊的话可以调整检测时edge阈值(第4个参数)，一般不建议把分数调得很低。可以参考这个[例子](https://github.com/meiqua/shape_based_matching/issues/104#issuecomment-680853969)。 实际上我使用的master的match方式，master分支的match应该没有使用canny。 这是测试图片，score为48，但定位效果是ok的。  这是测试图片的数据 链接：https://pan.baidu.com/s/1q0NNkIShfj_Qi2UkBk1dxg 提取码：c5mt

master的match里用的sobel计算梯度，我把sobel的ksize调大就解决了评分过低的问题。感谢作者提醒。

我有观察到match出来的x和y都是16的整倍数（实际上是x+1和y+1）。

指的是金字塔吗，那如果我把{4，8}改成{1，2}的话，步长是变成了2吗

了解。谢谢。