模板匹配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种模板匹配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：确定模板图像的边缘特征向量；将待匹配图像分解为金字塔图像序列；按照由上至下的顺序在所述金字塔图像序列中的各金字塔图像上遍历搜索，基于所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量之差的投影长度，确定所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量的相似度；基于所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量的相似度，确定所述待匹配图像上与所述模板图像匹配的目标图像。通过本申请，能够降低模板匹配的计算复杂度，提高模板匹配的精度。

【技术实现步骤摘要】
模板匹配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
本申请涉及图像处理技术，尤其涉及一种模板匹配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
模板匹配是图像处理技术中最基本和最常用的匹配方法，是机器视觉应用的核心算法之一。模板匹配作为机器视觉应用的第一步，使得模板匹配的精度和速度决定了机器视觉应用的应用前景。模板匹配广泛应用于目标定位、目标识别、图像配准和机器人引导等领域。通过模板匹配能够返回目标的位置坐标、角度、尺度和匹配分数，可以根据模板匹配的位置信息做定位引导，也可以根据实际的模板匹配结果判断当前场景中匹配目标是否有异常；如根据模板匹配的分数判断流水线上的工件是否有漏放，根据模板匹配的角度判断工件方向是否一致，根据模板匹配的尺度判断是否混入其它规格的产品。相关技术中，模板匹配的方案通常包括基于边缘特征进行模板匹配方案、基于相关性的模板匹配方案以及基于特征点的模板匹配方案；但是，相关技术提供的模板匹配方案存在计算复杂度高和模板匹配精度差等问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种模板匹配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够降低模板匹配的计算复杂度，提高模板匹配的精度。本申请实施例的技术方案是这样实现的：本申请实施例提供一种模板匹配方法，包括：确定模板图像的边缘特征向量；将待匹配图像分解为金字塔图像序列；按照由上至下的顺序在所述金字塔图像序列中的各金字塔图像上遍历搜索，基于所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量之差的投影长度，确定所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量的相似度；基于所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量的相似度，确定所述待匹配图像上与所述模板图像匹配的目标图像。在一些实施例中，所述按照由上至下的顺序在所述金字塔图像序列中的各金字塔图像上遍历搜索，包括：按照所述金字塔图像序列中最顶层金字塔图像至最底层金字塔图像的顺序，以像素点为滑动单位在各所述金字塔图像上滑动窗口。在一些实施例中，所述基于所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量之差的投影长度，确定所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量的相似度包括：针对各所述金字塔图像分别执行以下操作：获取所述金字塔图像中所述窗口对应的区域图像的特征向量；确定所述边缘特征向量与所述区域图像的特征向量的向量差；获取所述向量差在第一方向上的第一投影长度，以及所述向量差在与所述第一方向垂直的第二方向上的第二投影长度；确定所述第一投影长度与所述第二投影长度的和，并将所述第一投影长度与所述第二投影长度的和作为所述边缘特征向量与所述区域图像的特征向量的相似度。在一些实施例中，所述基于所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量的相似度，确定所述待匹配图像上与所述模板图像匹配的目标图像，包括：针对各所述金字塔图像分别执行以下操作：确定与所述边缘特征向量的相似度小于相似度阈值的特征向量为目标特征向量；若所述区域图像中目标特征向量的数量大于数量阈值，则确定所述区域图像为与所述模板图像匹配的所述目标图像。在一些实施例中，所述确定模板图像的边缘特征向量，包括：确定所述模板图像中各像素点的梯度信息，基于所述梯度信息确定所述确定模板图像的边缘特征向量。在一些实施例中，所述确定所述模板图像中各像素点的梯度信息，基于所述梯度信息确定边缘特征向量包括：将所述模板图像输入至梯度模型，根据所述梯度模型的输出确定所述模板图像中每个像素点的梯度信息；所述梯度信息包括梯度方向和梯度幅值；确定所述梯度幅值大于幅值阈值的像素点为边缘像素点；确定所述边缘像素点的特征向量为所述边缘特征向量。在一些实施例中，所述将待匹配图像分解为金字塔图像序列，包括：通过梯次向下采样的方式对所述待匹配图像进行采样，得到所述待匹配图像对应的不同分辨率的至少两个金字塔图像；所述至少两个金字塔图像构成所述金字塔图像序列。在一些实施例中，所述确定所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量的相似度之前，所述方法还包括：分别对所述边缘特征向量和各所述金字塔图像上的特征向量进行归一化处理，使得所述边缘特征向量和各所述金字塔图像上的特征向量均可表示在半径为1的圆周上。本申请实施例提供一种模板匹配装置，包括：边缘特征向量确定模块，用于确定模板图像的边缘特征向量；分解模块，用于将待匹配图像分解为金字塔图像序列；相似度确定模块，用于按照由上至下的顺序在所述金字塔图像序列中的各金字塔图像上遍历搜索，基于所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量之差的投影长度，确定所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量的相似度；匹配模块，用于基于所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量的相似度，确定所述待匹配图像上与所述模板图像匹配的目标图像。在一些实施例中，所述相似度确定模块，用于按照所述金字塔图像序列中最顶层金字塔图像至最底层金字塔图像的顺序，以像素点为滑动单位在各所述金字塔图像上滑动窗口。在一些实施例中，所述相似度确定模块，用于针对各所述金字塔图像分别执行以下操作：获取所述金字塔图像中所述窗口对应的区域图像的特征向量；确定所述边缘特征向量与所述区域图像的特征向量的向量差；获取所述向量差在第一方向上的第一投影长度，以及所述向量差在与所述第一方向垂直的第二方向上的第二投影长度；确定所述第一投影长度与所述第二投影长度的和，并将所述第一投影长度与所述第二投影长度的和作为所述边缘特征向量与所述区域图像的特征向量的相似度。在一些实施例中，所述相似度确定模块，用于针对各所述金字塔图像分别执行以下操作：确定与所述边缘特征向量的相似度小于相似度阈值的特征向量为目标特征向量；若所述区域图像中目标特征向量的数量大于数量阈值，则确定所述区域图像为与所述模板图像匹配的所述目标图像。在一些实施例中，所述边缘特征向量确定模块，用于确定所述模板图像中各像素点的梯度信息，基于所述梯度信息确定所述确定模板图像的边缘特征向量。在一些实施例中，所述边缘特征向量确定模块，用于将所述模板图像输入至梯度模型，根据所述梯度模型的输出确定所述模板图像中每个像素点的梯度信息；所述梯度信息包括梯度方向和梯度幅值；确定所述梯度幅值大于幅值阈值的像素点为边缘像素点；确定所述边缘像素点的特征向量为边缘特征向量。在一些实施例中，所述分解模块，用于通过梯次向下采样的方式对所述待匹配图像进行采样，得到所述待匹配图像对应的不同分辨率的至少两个金字塔图像；所述至少两个金字塔图像构成所述金字塔图像序列。在一些实施例中，所述相似度确定模块，还用于分别对所述边缘特征向量和各所述金字塔图像上的特征向量进行归一化处理，使得所述边缘特征向量和各所述金字塔图像上的特征向量均可表示在半径为1的圆周本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种模板匹配方法，其特征在于，所述方法包括：/n确定模板图像的边缘特征向量；/n将待匹配图像分解为金字塔图像序列；/n按照由上至下的顺序在所述金字塔图像序列中的各金字塔图像上遍历搜索，基于所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量之差的投影长度，确定所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量的相似度；/n基于所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量的相似度，确定所述待匹配图像上与所述模板图像匹配的目标图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种模板匹配方法，其特征在于，所述方法包括：
确定模板图像的边缘特征向量；
将待匹配图像分解为金字塔图像序列；
按照由上至下的顺序在所述金字塔图像序列中的各金字塔图像上遍历搜索，基于所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量之差的投影长度，确定所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量的相似度；
基于所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量的相似度，确定所述待匹配图像上与所述模板图像匹配的目标图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照由上至下的顺序在所述金字塔图像序列中的各金字塔图像上遍历搜索，包括：
按照所述金字塔图像序列中最顶层金字塔图像至最底层金字塔图像的顺序，以像素点为滑动单位在各所述金字塔图像上滑动窗口。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量之差的投影长度，确定所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量的相似度包括：
针对各所述金字塔图像分别执行以下操作：
获取所述金字塔图像中所述窗口对应的区域图像的特征向量；
确定所述边缘特征向量与所述区域图像的特征向量的向量差；
获取所述向量差在第一方向上的第一投影长度，以及所述向量差在与所述第一方向垂直的第二方向上的第二投影长度；
确定所述第一投影长度与所述第二投影长度的和，并将所述第一投影长度与所述第二投影长度的和作为所述边缘特征向量与所述区域图像的特征向量的相似度。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述边缘特征向量与各所述金字塔图像上的特征向量的相似度，确定所述待匹配图像上与所述模板图像匹配的目标图像，包括：
针对各所述金字塔图像分别执行以下操作：
确定所述金字塔图像上，与所述边缘特征向量的相似度小于相似度阈值的区域图像的特征向量为目标特征向量；
若所述区域图像中所述目标特征向量的数量大于数量阈值，则确定所述区域图像为与所述模板图像匹配的所述目标图像。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定模板图像的边缘特征向量，包括：
确定所述模板图像中各像...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄虎，周璐，
申请(专利权)人：浙江华睿科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33