采用C++、OpenCV实现的多角度、多尺度通用模版匹配算法 详情可看 https://zhaocai-l.blog.csdn.net/article/details/144248846 https://zhaocai-l.blog.csdn.net/article/details/144568426 在现代计算机视觉与图像处理领域，模板匹配是一种基础且重要的技术，广泛应用于物体识别、定位以及机器视觉系统中。模板匹配的目标是在一个大的图像（搜索图像）中寻找与一个小的图像（模板图像）相匹配的部分。这一过程通常要求算法具备对图像中物体存在角度和尺度变化的鲁棒性。 本次介绍的“LZC模板匹配算法”是一项创新的算法，它在传统的模板匹配基础上进行了多角度与多尺度的扩展。通过使用C++编程语言和OpenCV库（开源计算机视觉库），该算法能够在不同的角度和尺寸下，有效地匹配出目标图像。这对于处理现实世界中的图像尤其重要，因为在现实世界中，拍摄的角度和目标物体的尺寸往往都会发生变化，这对于图像识别和处理带来了挑战。 利用C++开发模板匹配算法具有显著的优势。C++是一种高效的编程语言，具有良好的执行速度和硬件控制能力，非常适合于开发高性能的图像处理应用。而OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了丰富的图像处理功能，并支持多种编程语言，其中包括C++。OpenCV库中的函数和类库为开发者提供了一套完整的工具集，能够方便地实现各种图像处理任务，包括但不限于图像滤波、特征提取、矩阵操作、视频处理等。利用这些工具，开发者可以更专注于算法的设计与实现，而无需从零开始编写图像处理的底层代码。 该算法的详细实现过程可以在两个提供的URL链接中找到，分别为144248846和144568426。这些文章中包含了关于算法的完整描述和实现细节，为研究者和开发者提供了宝贵的参考资源。在这些资源中，算法的设计者不仅提供了算法的核心思想，还分享了具体的实现代码以及相关的使用说明，这对于理解和应用该算法非常有帮助。 LZC模板匹配算法通过结合C++的高效性能和OpenCV的强大功能，为多角度多尺度的模板匹配问题提供了一种有效的解决方案。对于需要在实时系统中进行快速准确图像匹配的场合，例如人脸识别、视频监控以及自动化检测等领域，这项技术具有很高的实用价值。开发者们可以根据自己的需求，参考上述链接中的资源，进一步学习和应用这项技术，以实现更加智能和精确的图像处理功能。

使用halcon 创建并执行模版匹配

基于HALCON的模版匹配与相机标定.pdf

该课题为基于MATLAB的模板匹配车牌识别系统。含界面GUI。完美运行。流程是：读取车牌，灰度，二值化，边缘检测，车牌定位，字符切割，车牌识别。每个步骤都非常详细的注释。可二次开发成出入库识别，库外车牌播报预警，停车计费等。

VS2010与QT插件做界面，用OPENCV模块进行图像处理，适合初学图像处理。包括打开图像、二值化图像、图像开闭操作、模版匹配、保存图像等

matlab车牌识别（模版匹配） 包括源码、模板库、车牌库

matlab学习

针对基于模版匹配的跟踪算法运行速度较慢、成功率较低的问题，提出了一种基于粒子群优化的模版匹配跟踪算法。该算法采用粒子群优化算法作为候选模版的搜索策略，并自适应的更新目标模版。首先，在设定的范围内随机采集多个候选模版，计算出个体最优样本和全局最优样本；其次，根据粒子群优化算法进行迭代求出最佳的候选模版；最后，自适应的更新目标模版。经过理论分析和实验仿真表明，与基于模版匹配的跟踪算法和基于粗精搜索的模版匹配跟踪算法相比，基于粒子群优化的模版匹配跟踪算法大大的减少了跟踪算法的计算量，使得该算法能产生很好的实时跟踪，并且跟踪的鲁棒性以及成功率都有很大的提高。

做车牌识别的过程中收集到的字符模版，共135个jpg文件，每个的尺寸为32X48,已二值化。 其中包含了车牌中出现的所有数字和字母，并且每个字符都提供了两个以上的模版。 另外还包括：粤、京、浙、苏、湘这几个中文的模版。

代码粗糙，不一定适用于所有的图片，别的图片需要自己改动部分代码，这个资源主要是为了给大家提供用python如何写基于图像金字塔的模板匹配思路的。