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利用opencv实现的快速模板匹配算法 Fast Template Matching Algorithm，提供Demo图像-use opencv achieve rapid template matching algorithm Fast Template Match ing Algorithm for Image Demo
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实现了快速的模板匹配功能，是个优化的算法；,Achieved a fast template matching function, the algorithm is an optimization
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自己做的一个图像采集和模板快速匹配软件，有几种不同的匹配算法进行对比-Own an image acquisition and fast template matching software, there are several different types of matching algorithms compare
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.testpipei_1.m文件为基于灰度的模板匹配代码，仅为单独使用，不具有交互性
2.testpipei_2.m文件为基于灰度的快速模板匹配代码，仅为单独使用，不具有交互性
3.three.m为带有界面的演示程序，包含了上述两种算法，在MATLAB7.1中，在命令窗口下输入
edit three （three文件一定要在work文件夹下）回车后就可以进行使用了。
4.testpipei_1.m和testpipei_2.m的函数使用说明详细见各自的文件内
5.testpi
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快速的图像模板匹配代码，很辛苦找到的，属于Opencv的，共享给大家了-Fast image template matching code, it is hard to find, and belong to the Opencv, share to everyone the
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Log-polar transformation :The function emulates the human "foveal" vision and can be used for fast scale and rotation-invariant template matching, for object tracking etc.download and install opencv 1.1 pre
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基于灰度的归一化匹配算法；
基于灰度的快速模板匹配算法。
-Based on the normalized intensity matching Based on Gray' s fast template matching algorithm.
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快速模板匹配，对于图像模糊识别有很大帮助-Fast template matching, fuzzy recognition for images of great help
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将图像映射到极坐标，此程序可以用来模拟人来的中央视觉，并可以用于物体跟踪方面的尺度及选旋转不变的模板的快速匹配-The image is mapped to polar coordinates, this procedure can be used to simulate people to the central vision, and can be used for object tracking in scale and rotation invariant template of the
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This code demonstrate how to do fast template matching using opencv
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用统计相关的方法，基于灰度快速模板匹配，对两幅图像进行匹配-Associated with statistical methods, fast template matching based on gray level, the two images to match
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几种目标跟踪算法，包括空间目标序列图像相关跟踪算法，结合三维场景的目标跟踪系统研究，基于移动传感器网络的节能目标跟踪，基于图像分离块操作的快速模板匹配跟踪算法，基于特征点运动矢量估计的动态序列图像运动目标跟踪_英文_基于匹配跟踪置信度的自适应对应像素距离图像匹配跟踪算法-Several target tracking algorithms, including the target sequence space image correlation tracking algorithm, comb
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图像梯度方向应用干旋转不变性模板匹配时存在计算量较大的问题，由此提出一种改进的基于梯度方向码的旋转不变模板匹配
方法，通过计算积分直方图降低统计直方图的计算填，采用像素跳跃的匹配方法减少大量无效的匹配运算。实验结果表明，该方法在保证
匹配准确性的前提下，匹配速度提高了3倍至6倍，可以达到实时性要求。-it uses integral histogram to reduce the
computing COSTS of computer histograms，and uses pixe
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本文考虑带旋转的人脸检测方法, 提出了一种基于颜色空间以及模板匹配的快速人脸定位方法。首先从常用的颜色空间中选
择出对光照因素稳健的肤色子空间, 然后基于该子空间进行肤色检测方法得到人脸大致区域, 最后采用模板匹配的方法确定人脸区域。
实验结果表明, 该方法速度快, 对于带角度旋转的人脸定位有很好的效果。-In this paper, we consider the face detection method with rotating a template matching fast
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"Fast-Match: Fast Affine Template Matching"
cvpr2013Fast_Match,
title={Fast-Match: Fast Affine Template Matching},
author={Korman, Simon and Reichman, Daniel and Tsur, Gilad and Avidan, Shai},
booktitle={Computer Vision and Pattern Recogni
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基于模板与原图像差值最小准则的相关系数法模板匹配快速算法-Template matching the original image based on the template correlation coefficient difference between the minimum criteria Fast Algorithm
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快速的完整的准确的车牌识别matlab算法基于模版匹配法-Fast complete and accurate license plate recognition matlab algorithm based on template matching method
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testpipei_1.m 基于灰度的归一化匹配算法
testpipei_2.m 基于灰度的快速模板匹配算法
getOrder.m 二进制编码
gettezheng.m 求特征值-Testpipei_1. M normalized matching algorithm based on gray level
Testpipei_2. M fast template matching algorithm based on gray level
GetOrder. M binar
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一种基于图像灰度的快速匹配算法
在图像模板匹配问题中,基于像素灰度值的相关算法尽管已经十分普遍,并得到广泛的应用,但目前此类算法都还存在有时间复杂度高、对图像亮度与尺寸变化敏感等缺点.为了克服这些缺点,提出一种新的基于图像灰度值的编码表示方法.这种方法将图像分割为一定大小的方块(称为R-块),计算每个R-块图像的总灰度值,并根据它与相邻R-块灰度值的排序关系进行编码.然后通过各个R-块编码值的比较,实现图像与模板的匹配新算法中各个R-块编码的计算十分简单 匹配过程只要对编码值进行
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