提出了一种改进的模板匹配方法. 该方法是在传统的模板匹配方法的基础上, 通过对字符特征区域的扩大和 加强注意设计了一种改进的模板, 以达到更有效的匹配结果. 将该方法应用于沪宁高速公路收费口处实拍的车牌图像 库中, 其平均识别率达到 97 . 1%. 实验结果表明本文所提出的改进的模板匹配方法具有较高的识别率和鲁棒性

模板匹配 使用模板匹配的人脸识别系统附加的zip文件包含图像文件夹和yale数据库。在此过程中，我使用LBPH算法得出结果，可以在IDLE工具上对其进行编译和执行，并且应该安装opencv。项目的希望您有任何查询都喜欢，谢谢我，

为了提高视觉测量系统的自动化水平和测量精度，提出了一种结合模板匹配和梯度峰值的对角标志自动提取方法。使用旋转不变模板匹配方法得到原始图像与标准模板的相关系数矩阵，通过两次阈值筛选获取标志点候选位置。根据两条直线相交于标志中心处以及中心处灰度梯度存在多个峰值的特性，剔除非合作标志点，得到对角标志点初始坐标。通过生成对角标志理想相关模板，利用相关系数拟合极值法进行亚像素定位。实验结果表明，该方法可以正确提取复杂环境下对角标志或棋盘格图像中的角点，而且需要人工调节的参数少、稳健性强、定位精度高且通用性好，可应用于工程实践中环境光源变化较大的测量场合。

【车牌识别】基于模板匹配实现停车计费系统含Matlab源码

模板匹配测试程序，使用openCV实现halcon中的的find_shape_model、find_scaled_shape_model，可以设置参数，创建模板，保存模板，模板匹配，可视化结果。

Csdn博客https://blog.csdn.net/qiangpi6057/article/details/128547722 模板匹配shape_based_matching_subpixel测试Demo

vs2022+C++/+opencv4.52 Csdn博客https://blog.csdn.net/qiangpi6057/article/details/128547722 模板匹配shape_based_matching demo源码

具有可变大小比例的简单模板匹配。 在图像Is（灰度图像）的canny边缘图像中找到模板Itm（二值图像）。 模板大小不需要与图像中的目标完全相同，扫描各种大小比例。 模板 Itm 。 INPUT: 是模板所在的彩色图像。 Itm：模板二进制图像。 OUTPUT: 最佳匹配的位置 (x,y) 匹配的分数。 显示（是）标有最佳匹配的图像。 还返回调整大小的图像和调整大小的模板，以提供最佳匹配的大小比例。 方法：扫描模板Itm和图像Is之间的各种大小比例，找到模板Itm最匹配的图像大小比例和位置。 在图像Is的精巧边缘和模板Itm之间使用简单的模板匹配互相关。 主要功能：MAIN_find_template_in_image

摘要:字符分割是船舶身份识别系统中的关键步骤，提出了一种船铭牌字符分割方法.该方法首先进行图像增强、灰皮化和二值化等图像预处理操作，采用了一种基于变换和均值聚类

本文主要要实现字符识别，识别方法是用模板匹配。内容包含模板，待识别字符，完整程序。希望大家能够帮助大家。 本文主要要实现字符识别，识别方法是用模板匹配。内容包含模板，待识别字符，完整程序。希望大家能够帮助大家。