C# - 머신 비전 알고리즘 - OpenCV - 이미지처리14

# 디지털 이미지 처리
   # 이미지의 상태 정보에서 특별한 영역를 검색한다.
      > 이미지 매칭을 통해서 영역 검색

# 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트
   # 이미지의 상태 정보에서 특별한 영역을 검색
   > srcImage : 입력, tmpImage : 매칭 이미지, dstImage : 결과, method : 검색 방법

# cv::matchTemplate
   > Mat tmpImage = new Mat();
   > TemplateMatchModes method = TemplateMatchModes.SqDiff;
   > Cv2.MatchTemplate(srcImage, tmpImage, dstImage, method);
   > Point minLoc = new Point(), maxLoc = new Point();
   > Cv2.MinMaxLoc(dstImage, out minLoc, out maxLoc);
   > Rect search_result_roi = new Rect(minLoc.X, minLoc.Y, tmpImage.Cols, tmpImage.Rows);

 

# cv::TM_SQDIFF
   > 전체 결과의 최소값 위치를 찾는다.
   > R(x,y)= \sum _{x',y'} (T(x',y')-I(x+x',y+y'))^2

# cv::TM_SQDIFF_NORMED
   > 전체 결과의 최소값 위치를 찾는다. - 정규화버전
   > R(x,y)= \frac{\sum_{x',y'} (T(x',y')-I(x+x',y+y'))^2}{\sqrt{\sum_{x',y'}T(x',y')^2
     \cdot \sum_{x',y'} I(x+x',y+y')^2}}

# cv::TM_CCORR
   > 전체 결과의 최대값 위치를 찾는다.
   > R(x,y)= \sum _{x',y'} (T(x',y') \cdot I(x+x',y+y'))

# cv::TM_CCORR_NORMED
   > 전체 결과의 최대값 위치를 찾는다. - 정규화버전
   > R(x,y)= \frac{\sum_{x',y'} (T(x',y') \cdot I(x+x',y+y'))}{\sqrt{
      sum_{x',y'}T(x',y')^2 \cdot \sum_{x',y'} I(x+x',y+y')^2}}

# cv::TM_CCOEFF
   > 전체 결과의 최대값 위치를 찾는다.
   > R(x,y)= \sum _{x',y'} (T'(x',y') \cdot I'(x+x',y+y'))\f] where \f[\begin{array}l} T'(x',y')
      =T(x',y') - 1/(w \cdot h) \cdot \sum _{x'',y''} T(x'',y'') \\ I'(x+x',y+y')=I(x+x',y+y') - 1/(w \cdot h)
        \cdot \sum _{x'',y''} I(x+x'',y+y'') \end{array}

# cv::TM_CCOEFF_NORMED
   > 전체 결과의 최대값 위치를 찾는다. - 정규화버전
   > R(x,y)= \frac{ \sum_{x',y'} (T'(x',y') \cdot I'(x+x',y+y')) }{\sqrt{\sum_{x',y'}T'(x',y')^2
      \cdot \sum_{x',y'} I'(x+x',y+y')^2}}