opencv - 在不同光照条件下的TemplateMatching性能

标签 opencv template-matching

我正在进行手部检测,尝试了haar级联,但是它不能在大多数图像上给出正确的结果,但是templateMatching给出了更好的结果。我很好奇模板匹配是否可以在不同的光照条件下工作,哪个更可靠?

最佳答案

以下内容取决于您的训练和输入图像的外观,但其中没有示例:

在这两个选项中,Haar级联无疑是更好的选择。 OpenCV模板匹配不能很好地抵御光照变化,或实际上任何变化。匹配的模板或多或少会寻找精确的图像匹配,而不是匹配特征(级联会这样做)。

关于opencv - 在不同光照条件下的TemplateMatching性能,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28600396/

相关文章:

java - 模板匹配 - 为什么结果矩阵小于指定值?

python - 如何在模板匹配中使用 cv2.minMaxLoc()

c++ - 遵循 OpenCV 3.4.0 AKAZE 和 ORB 平面跟踪教程时找不到 Points() 函数

Java 模板匹配越界

c++ - OpenCV/C++ - 编辑所有孤立的像素

python - 拉直图像中最大的线

c++ - 使用 cmake 为 ARM 和 OpenCV 进行交叉编译

c++ - OpenCV: vector < vector <Point>>到 vector <Mat>的转换,通过引用调用的问题

c++ - 想要构建一些必要的库来进行特征检测。有一些错误

c++ - 基于 OpenCV 边缘的物体检测 C++