Template Matching Example - Normalized Cross Correlation (NCC)

这个例子展示了如何使用OpenMV凸轮的NCC功能将小部分图像与图像的各个部分

进行匹配...期望获得极其可控的环境NCC并不是全部有用的。

警告：NCC支持需要重做！到目前为止，这个功能需要做大量的工作才能有用。

这个脚本将重新表明功能的存在，但在目前的状态是不足的。

import time, sensor, image
from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS
#从imgae模块引入SEARCH_EX和SEARCH_DS。使用from import仅仅引入SEARCH_EX,
#SEARCH_DS两个需要的部分，而不把image模块全部引入。

Reset sensor

sensor.reset()

Set sensor settings

sensor.set_contrast(1)
sensor.set_gainceiling(16)

Max resolution for template matching with SEARCH_EX is QQVGA

sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)

You can set windowing to reduce the search image.

#sensor.set_windowing(((640-80)//2, (480-60)//2, 80, 60))
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)

Load template.

Template should be a small (eg. 32x32 pixels) grayscale image.

templates = ["/04.pgm", "/00.pgm", "/07.pgm", "/11.pgm", "/12.pgm", "/16.pgm", "/22.pgm", "/29.pgm"] #保存多个模板
#加载模板图片

clock = time.clock()

Run template matching

while (True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot()

# find_template(template, threshold, [roi, step, search])
# ROI: The region of interest tuple (x, y, w, h).
# Step: The loop step used (y+=step, x+=step) use a bigger step to make it faster.
# Search is either image.SEARCH_EX for exhaustive search or image.SEARCH_DS for diamond search
#
# Note1: ROI has to be smaller than the image and bigger than the template.
# Note2: In diamond search, step and ROI are both ignored.
for t in templates:
    template = image.Image(t)
    #对每个模板遍历进行模板匹配
    r = img.find_template(template, 0.50,roi=(32,40,30,60),step=4, search=SEARCH_EX) 
#find_template(template, threshold, [roi, step, search]),threshold中
#的0.7是相似度阈值,roi是进行匹配的区域（左上顶点为（10，0），长80宽60的矩形），
#注意roi的大小要比模板图片大，比frambuffer小。
#把匹配到的图像标记出来
    if r:
        img.draw_rectangle(r)
        print(t) #打印模板名字

#print(clock.fps())