画像マッチング手法まとめ(特徴ベースと領域ベース)
OpenCVの勉強も、テンプレートマッチングのところまでやってきました。 ひとくちにマッチングと言っても、いろいろな手法があるようで、テンプレートマッチングを実際にコーディングする前に、各手法の大まかな立ち位置を理解しておこうと思います。 特徴ベースマッチング(Feature-Based Matching)と領域ベースマッチング(Area-Based Matching)の違い マッチングの手法には大きく分けて、特徴ベースマッチング(Feature-Based Matching)と領域ベースマッチング(Area-Based Matching)があります。 特徴ベースマッチングでは，画像からエッジやコーナー等の特徴点を抽出し、その周囲の領域から特徴量を計算することで画像間のマッチングを行います。 特徴点を元にマッチングを行うので、画像の変形に強いマッチング方法であると言われています。特徴点の抽
汎用画像認識アルゴリズム
回転や明度変化に不変な特徴量として，階調重心ベクトル（各濃度領域をベクトル化したもの）を用いて照合を行います。
Microsoft PowerPoint - pr_12_template-bs.pptx
デジタル情報の処理と認識 (2012a) 第１２回 パターン検出と画像特徴 1 テンプレートマッチング 領域分割 画像特徴 1２回 パターン検出と画像特徴 テンプレート マッチング デジタル情報の処理と認識 (2012a) 第１２回 パターン検出と画像特徴 2 テンプレートマッチング テンプレートと呼ばれる小さな一部の画像領域と 同じパターンが画像全体の中に存在するかどうか を調べる方法 画像内にある対象物体の位置検出、物体数のカウント、 物体移動の検出などに使われる Template Matching （図形・画像などの）型 照合 テンプレートマッチングの計算 テンプレートを画像の中で順番に移動させながら、 テンプレートとテンプレートに重なる部分の 画像の類似度を計算していく テンプレート 画像 SSD (Sum of Squared Difference
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