模闆匹配
A new deformable template matching method is proposed.
提出了一個新的變形模闆匹配方法。
The fuze security is tested with shape template matching.
圖像識别應用形狀模闆匹配來判定引信安全性。
We tried template matching and RBF ANN as classify method.
分類器分别嘗試了模闆匹配方法和RBF神經網絡的方法。
Research on the theory of evolutionary template matching algorithm.
進化模闆匹配法的理論研究。
Template matching method is the basic mode of pattern recognition technology.
模闆匹配法是模式識别技術的基本模式。
模闆匹配（Template Matching） 是數字圖像處理與計算機視覺中的一種基礎技術，用于在較大圖像（目标圖像）中定位與給定的小圖像（模闆）最相似的區域。其核心原理是通過滑動模闆遍曆目标圖像的每個可能位置，計算模闆與目标圖像當前子區域的相似度，最終找到相似度最高的位置作為匹配結果。
模闆定義
模闆通常是一個包含目标特征的小圖像塊，例如待檢測物體的邊緣、紋理或特定圖案。例如在工業檢測中，模闆可能是标準零件的輪廓圖。
滑動搜索
将模闆從目标圖像的左上角開始，逐像素（或按步長）向右、向下滑動，覆蓋所有可能位置。
相似度計算
在每個位置，通過相似性度量函數計算模闆與當前覆蓋區域的匹配程度。常用方法包括：
$$ SSD(x,y) = sum_{i,j} [T(i,j) - I(x+i,y+j)] $$
$$ NCC(x,y) = frac{sum{i,j} T(i,j) cdot I(x+i,y+j)}{sqrt{sum{i,j} T(i,j) cdot sum_{i,j} I(x+i,y+j)}} $$ （來源：岡薩雷斯《數字圖像處理》）
定位最佳匹配
根據相似度結果（如SSD的最小值或NCC的最大值），确定模闆在目标圖像中的最佳匹配坐标。
（來源：IEEE《計算機視覺與模式識别會議論文集》）
（來源：OpenCV官方文檔）
權威參考文獻
“template matching”（模闆匹配）是一種在計算機視覺和圖像處理中常用的技術，用于在目标圖像中定位與預定義模闆（即小圖像片段）最相似的區域。以下是詳細解釋：
模闆匹配通過将一個已知的模闆圖像在目标圖像上逐像素滑動，計算兩者的相似度，從而找到與模闆最匹配的位置。其核心思想是基于像素級别的直接對比，適用于物體形态、大小和方向相對固定的場景。
滑動窗口：
模闆圖像像“窗口”一樣在目标圖像上逐行逐列移動，覆蓋所有可能的位置。
相似度計算：
在每個位置，通過特定算法計算模闆與目标區域之間的相似性。常用方法包括：
确定最佳匹配：
根據相似度得分，選擇得分最高（或最低，取決于算法）的位置作為匹配結果。
優點：
缺點：
為提高魯棒性，常結合以下方法：
總結來說，模闆匹配是一種基礎但實用的圖像分析技術，適用于靜态、高相似度的場景，但在複雜環境中需結合其他方法增強性能。
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