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文档简介

1、计算机视觉作业三：模板匹配技术一、实验要求a）利用相关匹配（Correlation Matching）、基于 Hausdorff 距离匹配方法 及考虑对场景图象距离变换（Distance Transform）的 Hausdorff 距离匹配方法,实现模板目标在场景图象中的定位。b）对于每个模板分别给出最后的目标坐标（左下角坐标为（0,0）,对于方法与，比较定位精度的偏差；对于方法与比较定位效率（时间）；二、实验原理1：相关匹配相关匹配采用的相关性公式为：这里的 th 代表排序。对于第法：模板 1 匹配坐标(168,28)，匹配成功模板 2 匹配坐标(171,50)，匹配成功对于第二种方法：模板

2、 1，匹配时间 2333.533 秒，匹配坐标(61,54)， 匹配失败模板 2，匹配时间 837.666 秒，匹配坐标(171,54)，匹配成功对于第三种方法：模板 1 匹配时间 1.176 秒，匹配坐标(0,65)，匹配失败模板 2 匹配时间 0.976 秒，匹配坐标(171,50)，匹配成功比较第法和第二种方法，其精确度可知，对于场景中严格存在的模板，例如模板 2，两种算法都能够准确地匹配到。但是相对于基于 Hausdorff 距离的匹配方法，相关匹配能够更好地对相似的模板进行匹配，例如模板 1 的匹配中，相关匹配的结果要好于基于 Hausdorff 距离匹配。比较第二种方法和第三种方法，基于 Hausdorff 距离的匹配方法，由于其计算的复杂性，需要进行大量的计算，时间效率较低。而进行距离变换后的匹配计算

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