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模糊图像怎样进行模板匹配

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 直接匹配似乎匹配不了 尝试了以下方法： 1，阈值分割（二值化），可以匹配到，精度也够，但阈值每次要手动调节，会出现问题； 2，Canny算子获取图像中的边缘，能够匹配到，但精度不够； 3，调节图像的对比度（采用了线性调节和非线性调节两种方式），能匹配到，匹配精度不够； 4，获取图像轮廓，匹配得分较低； 不做任何处理时，跟进程序内部，会显示特征点不够，而无法创建模板； 想了解一下，有没有什么比较简便的方法，可以让算法更容易创建模板，和进行匹配，谢谢

请教一下，匹配结果显示在哪里？

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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...

branch有些多了，能否写个文档介绍一下各branch的功能，谢谢了

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目前用到了main branch，以及subpixel+icp branch，主要是想快速高精度（位置和角度）进行模板匹配；不知道使用哪一个branch最好，看说明文档，似乎subpixel+icp最优，但不能确认 以下是根据实测来推断的各Branch功能： 1，shape_based_matching-icp2D 可以优化匹配角度，

请教一下，创建模板能否提速呢？

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也就是test.cpp的 angle_test("train")过程，能不能再快一些？ 正常使用时，我们先在源图上创建模板——这确实比较耗时，但一般不会耗费十几秒到几十秒（不知道是否我的IDE配置有问题）——然后，再加载另外一张图像，用创建的模板进行匹配；这是创建模板过程； 当重新打开程序，不必再次创建模板，可以加载模板文件，然后进行匹配，目前测试速度大概 1~2s，可能有些地方设置得不对； 但创建模板能快一点就更好了，谢谢。