meiqua
请教一下，匹配结果显示在哪里？
一般来说，模板匹配之后，需要知道以下信息： 1，模板中心点在测试图像的位置； 这个找到了： test.cpp line 246 左右： float train_img_half_width = 280/2.0f + 100; // center x,y of train_img in test img float x = match.x - templ[0].tl_x + train_img_half_width; float y = match.y - templ[0].tl_y + train_img_half_width; 但这里要x和y都要减去padding的宽度100； 不过结果仍然是整像素值，可能需进一步优化，才能得到亚像素值； 2，旋转角度值； 3，匹配相似度； 4，平移旋转齐次矩阵；
目前获取这些结果，好像都没有直接的方法；
比如：case1文件夹，不大清楚match之后，template中心点移动到train.png的什么位置了： 比方说，原始训练图像train.png，绘制了一个矩形Rect rect(120,100,280,280)；然后抠图，得到模板图像，这时，模板的中心点是（120+280/2 =260， 100+280/2= 240）；
采用train.png进行匹配之后，得到最相似的match，但match的x和y 并不在test.png的模板位置中心，x=225,y=205，都相差35；想了解一下，怎样才能获得匹配位置的中心点?
另外，如果采用test.png进行测试，匹配位置的中心点不大可能是整数值，想了解一下，亚像素的匹配坐标在哪里显示，或者，是否要通过 仿射变换矩阵进行 旋转平移操作，但输入中心坐标又是哪一个？谢谢
今天用case1/train.png进行训练和测试，发现匹配结果总有一个像素的出入，不大清楚哪里引起的？
init diff angle: 0 improved angle: -0.000998358 match.template_id: 30 match.similarity: 100 match position, x: 209 y: 189 src point, x: 260 y: 240.5 test_match_centre.point, x: 261 y: 241.5
其中 int roiWidth = 280; int roiHeight = 281; Rect roi(120, 100, roiWidth, roiHeight); 模板ROI区域 起点 120，100，宽度 280，281 那么模板中心点的坐标是： x=120+280/2= 260; y = 100+281/2.0 = 240.5
最好匹配结果 match.x = 209, y=189 相似度100
test_match_center是这样计算匹配模板中心： // center x,y of train_img in test img float x = match.x - templ[0].tl_x + train_img_half_width; float y = match.y - templ[0].tl_y + train_img_half_height;
结果x,y的值都大了1像素
查了下源码， 在match函数中，
match2.similarity = best_score;
match2.x = (x / T - 8 + best_c) * T + offset;
match2.y = (y / T - 8 + best_r) * T + offset;
有大量类似这样的线性运算，不大清楚是否会引入误差；
而如果ROI区域，宽和高相差较大，结果x,y会或大或小一个像素： init diff angle: 0 improved angle: -0.0801742 match.template_id: 30 match.similarity: 99.2308 match position, x: 257 y: 237 src point, x: 260 y: 190.5 test_match_centre.point, x: 261 y: 189.5
其中：ROI: (120,100,280,181)
init diff angle: 0 improved angle: -0.0560676 match.template_id: 30 match.similarity: 99.2308 match position, x: 257 y: 237 src point, x: 210 y: 240.5 test_match_centre.point, x: 209 y: 239.5
其中：ROI(120,100,180,281)
可能金字塔下采样也会带来误差，不过因为像素偏差时大时小，而且基本上都是1个像素的差值，推测可能时offset或某些线性运算造成的，能否请协助查看一下，谢谢了。