有关模板匹配的论文

有关模板匹配的论文

Goshtasby et al."A Two-Stage Cross Correlation Approach to Template Matching"

Briechle, UD Hanebeck"Template Matching using Fast Normalized Cross Correlation"

论文电子版在附件里。

1、 多小波分析及其在信号滤波中的应用，电子学报.2002年3月 第3期，谢荣生孙枫、郝燕玲2、 船用捷联惯导系统比力转换的研究，中国惯性技术学报，2000年9月 第3期，谢荣生、孙枫3、 一种用于图像认证的无失真半易损电子水印系统，电子技术应用，2002年3月 第3期，谢荣生、郝燕玲、孙枫、杨树国4、 基于旋转矢量误差估计模型的捷联姿态解算方法，哈尔滨工程大学学报，2000年6月 第3期，谢荣生、孙枫5、 基于小波分析的船用捷联陀螺信号滤波方法，哈尔滨工程大学学报，2001年4月 第2期，谢荣生、孙枫、郝燕玲、杨树国6、 基于多小波噪声方差阈值的信号滤波方法，哈尔滨工程大学学报，2002年4月 第2期，谢荣生、李汉杰、孙枫、杨树国7、 多小波零树图像编码方法研究，计算机工程与应用，2002年8月 第15期，谢荣生、郝燕玲、张京娟、杨树国8、 混沌二维置换网络的设计及其在图像数字水印隐藏中的应用，全国第三届信息隐藏学术研讨会论文集，2001年9月，谢荣生、秦红磊、郝燕玲、杨树国9、 一种新的多小波零树图像编码方法，哈尔滨商业大学学报，2001年 第3期，谢荣生、徐耀群、郝燕玲、洪艳10、 一种高精度的捷联姿态解算方法及其仿真，计算机仿真，2001年9月 第5期，谢荣生、孙枫11、 基于模板匹配的抗几何攻击图像数字水印， 哈尔滨工程大学学报，2002年6月 第3期，谢荣生，刘承香，郝燕玲12、 小波域多通道图像数字水印嵌入方法， 哈尔滨商业大学学报:自然科学版，2002年10月 第5期，谢荣生、徐耀群、赵建东、林刚

方法如下：使用OPENCV下SIFT库做图像匹配的例程// : 定义控制台应用程序的入口点。//#include ""#include #include #include#include#includeusing namespace std;using namespace cv;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ const char* imagename = ""; //从文件中读入图像 Mat img = imread(imagename); Mat img2=imread(""); //如果读入图像失败 if(()) { fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename); return -1; } if(()) { fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename); return -1; } //显示图像 imshow("image before", img); imshow("image2 before",img2); //sift特征检测 SiftFeatureDetector siftdtc; vectorkp1,kp2; (img,kp1); Mat outimg1; drawKeypoints(img,kp1,outimg1); imshow("image1 keypoints",outimg1); KeyPoint kp; vector::iterator itvc; for(itvc=();itvc!=();itvc++) { cout<<"angle:"<angle<<"\t"<class_id<<"\t"<octave<<"\t"<pt<<"\t"<response<> matcher; vector matches; Mat img_matches; (img,kp1,descriptor1); (img2,kp2,descriptor2); imshow("desc",descriptor1); cout<

halcon模板匹配小论文

halcon的模板匹配可以归为三类： 1、基于灰度：灰度，互相关ncc 2、基于形状：形状，组件 3、基于描述符：描述匹配 应用场合：定位对象内部的灰度值没有大的变化，没有缺失部分，没有干扰图像和噪声的场合。 1.创建模板：create_template() 2.寻找模板：best_match() 3.释放模板：clear_template() 应用场合：搜索对象有轻微的变形，大量的纹理，图像模糊等场合，速度快，精度低。 1.创建模板：create_ncc_model() 2.寻找模板：find_ncc_model()，find_ncc_models() 3.释放模板：clear_ncc_model() (ModelRegion, ModelID) smallest_rectangle2 (ModelRegion, Row3, Column3, Phi, Length1, Length2) 应用场合：组件匹配是形状匹配的扩展，但不支持大小缩放匹配，一般用于多个对象（工件）定位的场合。 算法步骤： 1.获取组件模型里的初始控件 gen_initial_components() 参数： ModelImage [Input] 初始组件的图片 InitialComponents [Output] 初始组件的轮廓区域 ContrastLow [Input] 对比度下限 ContrastHigh [Input] 对比度上限 MinSize [Input] 初始组件的最小尺寸 Mode[Input] 自动分段的类型 GenericName [Input] 可选控制参数的名称 GenericValue [Input] 可选控制参数的值 2.根据图像模型，初始组件，训练图片来训练组件和组件相互关系 train_model_components() 3.创建组件模型 create_trained_component_model() 4.寻找组件模型 find_component_model() 5.释放组件模型 clear_component_model() 应用场合：定位对象内部的灰度值可以有变化，但对象轮廓一定要清晰平滑。 1.创建形状模型：create_shape_model() 2.寻找形状模型：find_shpae_model() 3.释放形状模型：clear_shape_model() 应用场合：搜索对象有轻微的变形。 1.创建模板：create_local_deformable_model() 2.寻找模板：find_local_deformable_model() 3.释放模板：clear_deformable_model() 应用场合：搜索对象有轻微的变形，透视的场合，根据一些描述点的位置和灰度值来进行匹配。 1.创建模板：create_calib_descriptor_model() 2.寻找模板：find_calib_descriptor_model() 3.释放模板：clear_descriptor_model(）

图像算法工程师需要协助完成项目的系统集成测试、版本交付等工作，对项目实施和维护提供支持。下面是我为您精心整理的图像算法工程师的职责概述内容。

图像算法工程师的职责概述内容1

职责：

1.负责原有图像算法的改进和新算法的开发;

2.根据项目需求，通过研读相关领域文献寻找解决问题的最优算法;

3.跟踪技术前沿，并对算法性能进行仿真验证;

4.能够搭建计算机视觉算法软硬件测试环境，对算法具体性能进行测试;

5.负责编写算法测试相关的技术文档以及专利相关的文档;

任职资格：

1.模式识别，图像信号处理、计算机、通信、应用数学等计算机相关专业硕士及以上学历;

2.优秀的应届毕业生或2年以上图像算法领域工作经验;

3.熟练C/C++编程语言，熟悉OpenCV的基本算法，有良好的代码习惯;

4.熟练掌握计算机视觉和图像处理相关的基本算法及应用，在图像分割、增强、分类、识别等方面有深厚的算法基础;

5.英文良好，有较强的文献阅读和算法实现能力;

6.优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情;

7、具备以下情况之一者优先:

图像算法工程师的职责概述内容2

职责：

1、负责公司业务中货架图像识别模型学习，维护，更新等工作

2、根据产品研发实际需求，能够独立开发相关的数学模型建立，以及模型的迭代输出实现;

3、产品上线后，持续分析线上识别准确性等指标，优化识别引擎、提高识别效率和成功率;

4、持续跟踪AI的新算法新技术，结合应用场景，为公司业务与技术规划提供决策支持;

任职要求：

1、计算机、机器学习、图像处理、模式识别等相关方向硕士研究生及以上学历

2、2年以上图像识别技术研发经验，熟悉深度学习理论框架

3、熟悉C++、Python，熟悉Tensorflow等主流的机器学习框架;

4、良好的英文技术文献阅读能力，能独立进行英文文献调研、分析和总结;

5、有责任心和团队精神，乐于沟通和合作。

图像算法工程师的职责概述内容3

职责：

1、负责公司产品图像处理算法的维护、新产品图像处理算法的预研和开发;

2、对临床医学图像问题的反馈进行分析、根据临床需求进行算法调整;

3、编写算法详细说明文档，以及算法相关文件的规范化输出;

4、编写公司产品图像处理算法的相关发明专利和软件著作权;

5、医学影像行业内最新图像处理技术的收集、分析与实现。

任职要求：

1、硕士及以上学历，数学或计算机等相关专业;

2、精通C++, Matlab, Python编程语言中的至少其中一项，有良好的编码习惯和技术文档编写能力;

3、有扎实的数学基础，有算法研究和实现的实际项目经验;

4、有良好的英文阅读能力，英语要求六级或同等能力者;

5、有较强的团队合作意识和良好的逻辑分析能力;

6、有CT、MRI图像的分割，配准，或AI/深度学习研究经验者优先。

图像算法工程师的职责概述内容4

职责：

1.参与公司视觉系统研发工作;

2.基于OpenCV、halcon平台，负责参与开发视觉系统的各功能模块，如模板匹配、blob分析、边缘检测、特征提取、瑕疵检测等;

3.负责机器视觉系统图像处理、分析及识别算法设计、实现及现场调试。

职位要求：

1.三年以上以C++开发经验，一年以上以OpenCV、halcon开发经验，熟悉VS2008以上开发平台;

2.有较好的数学基础，动手能力强，能够根据视觉论文编写出针对具体问题的视觉算法。

3.有一定的视觉开发经验和项目经历，熟悉window操作系统，Socket及串口通信、多线程编程、SqlSever2008等操作;

4.对机器视觉有浓厚的兴趣,有良好的抽象思维和逻辑思维能力，独立分析问题和解决问题的能力;

5.具备现场独立调试视觉的能力

图像算法工程师的职责概述内容5

职责：

1、参与公司图像处理相关的工作

2、依照产品需求，给出解决方案，模型搭建，部署等

3、独立完成计算机视觉算法的开发及优化升级

任职资格：

1、具有1年以上的图像处理实际工作经验

2、精通 C/C++，具有较强的问题分析及编程实现能力

3、精通 OpenCV 的使用，同时熟悉 Matlab 更佳

4、熟练 linux 开发环境，能解决 linux 环境配置的常见问题

5、积极、主动，良好的沟通能力及团队合作精神

6、良好的英文阅读能力，能直接读懂英文资料

如果只是大小不同的话，建立一个模板就可以，建立一个可以缩放检测的模板就行，然后进行缩放形状匹配

各种模板匹配方法综述论文

一、调查法

调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。

调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。

二、观察法

观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。

科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：扩大人们的感性认识；启发人们的思维；导致新的发现。

三、实验法

实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。

而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。

第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三，因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。

四、文献研究法（查找文献法）

文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被广泛用于各种学科研究中。

其作用有：能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题；能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问；能得到现实资料的比较资料；有助于了解事物的全貌。

五、实证研究法

实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式。其依据现有的科学理论和实践的需要，提出设计，利用科学仪器和设备，在自然条件下，通过有目的有步骤地操纵，根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。

参考资料来源：百度百科－研究方法

对于毕业生来说，掌握论文写作方法是论文写作成功与否的一个关键步骤。 毕业论文的写作是大家比较头疼的一件事情，不仅花费的时间长，而且每个 步骤要求也很严格。在硕士论文写作注意的问题有很多，其中一个需要注意的方 一般来说，主要有观察法、调查法、实验法、经验总结法、个案法、比较法、 文献资料法这几种方法。后三种方法在硕士论文写作和本科论文写作中运用的比 较普遍。我相信根据大家的常识，看这些标题就知道对应的研究方法的具体意思 了。关键的时候在论文写作时候要选择与研究课题匹配最好的研究方法。 选择研究方法很重要，因此这决定了你论文结果的合理性和科学性。如果你 论文写作过程中选择的研究方法不是最好的，就会导致你的研究结果质量不高。 同时在答辩的时候也会遇到答辩老师的提问刁难情况。 一些同学在毕业的时候会找专业的论文机构代写硕士论文，但是往往由于时 间匆忙，没来及看论文的初稿，至于论文的大致意思都没能弄明白更别提论文的 时候，那么你就惨了。因此我们应该提前掌握以上基本的论文研究方法，在硕士 论文写作过程或者答辩的时候都能够用得着。

尊敬的用户，使用JavaOpenCV进行模板匹配时，可以使用matchTemplate()方法一次性进行多个模板的匹配，并可以选择不同的比较方式（如相关性，卡方等）。

Goshtasby et al."A Two-Stage Cross Correlation Approach to Template Matching"

Briechle, UD Hanebeck"Template Matching using Fast Normalized Cross Correlation"

论文电子版在附件里。

采用模板匹配法进行数字识别论文

OCR是一个多义词，所指的意思分别是：

1、OCR指的是光学字符识别：

OCR 是指电子设备检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。

2、OCR指的是超固结比：

超固结比又称先期固结比。为土的先期固结压力与现有土层自重压力之比。按比值的大小，可将土固结状态分成三类，Pc/Po=1时为正常固结状态，Pc/Po>1时为超固结状态，Pc/Po<1时为欠固结状态。

3、OCR指的是牛津、剑桥和RSA考试局：

OCR的全称是Oxford Cambridge and RSA Examinations，中文全称牛津、剑桥和RSA考试局，隶属剑桥大学评估小组。

每年约有300万人参加OCR组织的A-level课程考试。到2011年不考虑在中国发展。OCR的单元报告的三大特色课程作业报告课程作业是以解决现实生活中的一个具体问题为情境，要求学生完成的一项系统设计。

扩展资料：

OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。

而最早对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy，1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。

早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。

以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品。

如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业，也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。

参考资料来源：百度百科—OCR

参考资料来源：百度百科—OCR

参考资料来源：百度百科—OCR

循环出错 明显是是分割后的字符 估计格式是bmp把 是用那份大众版的么 有问题呼我程序采用的是模板相减的方法进行匹配 SubBw2(i,j)=SegBw2(i,j)（分割的字符）-SamBw2(i,j);)（模板字符），如果findc=find(Error1==MinError); 有最小值 那么就认为是匹配的模板

是种文字识别技术,有光学字符识别什么的...

搜一下：一段基于模版匹配的车牌字符识别程序如下：

打印出的论文匹配检测

就，其实这个问题很好解决。首先，一般学校里的论文基本都是经过查重了的，要么知网要么万方，反正相似度高的话根本都不会给你过。如果这样你还是不放心，你可以自己用检测工具查（当然不是知网万方那种，那种检测很贵的；淘宝也不太行，虽然可以直接帮你查重但是价格比较高，我觉得不划算），好用的检测工具很多，我自己因为平常写东西比较多，所以也稍微了解一点。我自己一般都会用维权骑士。好处是完全免费，操作也简单。你直接把内容输进去，点击检测，就能知道有没有抄袭、抄袭了多少，相似度如何了。

注册一个论文检测系统的会员，例如paperrater论文检系统，然后粘贴复制就行啦

提交了硕士毕业论文快一个月了，过查重确实费了不少劲儿，写完了事后用免费的查重软件查了下31%（可能不太准），然后就从头到尾照着标红的改。现在的查重机制可能跟前几年的还不太一样，并不是说你一句话连着有10个字11个字跟别人一样就重复，现在只要是一句话中有两三个词一样就重复了，所以改起来还是比较麻烦的。从头到尾我改了五遍，最终用知网查的8%（硕士一般规定20%以下，本科可能30%以下）。我的主要方法如下:太多标红的删掉，这是最快捷的方法（没法删的当然还得自己改）。对照自己论文与标红对比，找重复的词，换一种说法，意思相近即可（比较专业的词还是自己看着办）。引用，查看自己重复的句子出自哪篇文献文章，标注引用符号，知网在查重时会自动识别。

印刷机模版,都差不多