Rate this post

Đối sánh mẫu là một kỹ thuật được sử dụng để tìm vị trí của ảnh mẫu trong một ảnh lớn hơn. OpenCV cung cấp hàm cv2.matchTemplates () cho mục đích này. Nó chỉ đơn giản là trình chiếu các hình ảnh mẫu qua hình ảnh đầu vào và so sánh các mẫu và bản vá dưới hình ảnh đầu vào.

Các bài viết liên quan:

Có nhiều phương pháp khác nhau có sẵn để so sánh; chúng ta sẽ thảo luận về một vài phương pháp phổ biến trong các chủ đề tiếp theo.

Nó trả về một hình ảnh thang độ xám, trong đó mỗi pixel đại diện cho số vùng lân cận của pixel đó khớp với các mẫu đầu vào.

Giới thiệu về Template Matching

Template Matching là một phương pháp trong xử lý ảnh được sử dụng để tìm kiếm và xác định vị trí của một template (mẫu) trong một hình ảnh lớn. Template là một hình ảnh nhỏ, thường là một vùng quan tâm đặc biệt trong hình ảnh lớn. Phương pháp Template Matching so sánh template với từng vùng của hình ảnh và tìm kiếm sự tương đồng hoặc đối sánh để xác định vị trí của template trong hình ảnh.

Quá trình Template Matching thực hiện bằng cách dùng một khuôn mẫu để quét qua toàn bộ hình ảnh nguồn và so sánh với từng vùng con của hình ảnh. Sự tương đồng giữa template và vùng con được đo bằng cách áp dụng các phương pháp so sánh hình ảnh như sum of squared differences (SSD), normalized cross-correlation (NCC), hoặc correlation coefficient.

Các bước thực hiện Template Matching bao gồm:

  1. Chuẩn bị dữ liệu: Lựa chọn template và hình ảnh nguồn để thực hiện quá trình tìm kiếm.
  2. Xác định kích thước và vị trí của template: Xác định kích thước và vị trí của template trong hình ảnh nguồn.
  3. Tìm kiếm template: Áp dụng phương pháp Template Matching để tìm kiếm và xác định vị trí của template trong hình ảnh.
  4. Xử lý kết quả: Xử lý kết quả để định vị và trực quan hóa vị trí của template trong hình ảnh.

Template Matching được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng biểu đồ, phát hiện vật thể, phân tích hình ảnh y tế và nhiều ứng dụng khác. Nó giúp tự động hóa quá trình tìm kiếm và xác định vị trí của các đối tượng quan tâm trong hình ảnh lớn, giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc phân tích và trích xuất thông tin từ hình ảnh.

Xem thêm template trong c++

Cách thức hoạt động của Template Matching

Template Matching hoạt động bằng cách so sánh sự tương đồng giữa template và các vùng con trong hình ảnh. Quá trình này thường được thực hiện bằng cách áp dụng một số phương pháp so sánh hình ảnh như sum of squared differences (SSD), normalized cross-correlation (NCC), hoặc correlation coefficient.

Dưới đây là cách thức hoạt động cơ bản của Template Matching:

  1. Chuẩn bị dữ liệu:
    • Template: Chuẩn bị một hình ảnh template (mẫu) nhỏ, thường là một vùng quan tâm đặc biệt trong hình ảnh lớn mà bạn muốn tìm kiếm.
    • Hình ảnh nguồn: Chuẩn bị một hình ảnh lớn mà bạn muốn tìm kiếm template trong đó.
  2. Định nghĩa phép so sánh:
    • SSD (sum of squared differences): Phương pháp tính tổng bình phương sai số giữa giá trị pixel của template và vùng con trong hình ảnh.
    • NCC (normalized cross-correlation): Phương pháp tính hệ số tương quan chuẩn hóa giữa template và vùng con trong hình ảnh.
    • Correlation coefficient: Phương pháp tính hệ số tương quan giữa template và vùng con trong hình ảnh.
  3. Quá trình tìm kiếm:
    • Trượt template qua từng vị trí trong hình ảnh nguồn để tìm kiếm vùng con có sự tương đồng cao nhất với template.
    • Áp dụng phép so sánh để tính toán độ tương đồng giữa template và vùng con tại mỗi vị trí.
    • Lưu trữ độ tương đồng của mỗi vùng con trong một ma trận kết quả.
  4. Xác định vị trí và đánh giá kết quả:
    • Xác định vị trí của template trong hình ảnh dựa trên vùng con có độ tương đồng cao nhất.
    • Đánh giá kết quả dựa trên ngưỡng tương đồng xác định trước đó. Nếu độ tương đồng vượt qua ngưỡng, template được coi là được tìm thấy trong hình ảnh.

Quá trình Template Matching có thể được thực hiện với các phương pháp khác nhau, và cách tính độ tương đồng cũng có thể được điều chỉnh để phù hợp với yêu cầu cụ thể của bài toán.

Các bước thực hiện Template Matching trong OpenCV

Để thực hiện Template Matching trong OpenCV, bạn có thể tuân thủ các bước sau:

  1. Chuẩn bị dữ liệu:
    • Chuẩn bị hình ảnh nguồn (hay còn gọi là hình ảnh chứa template) và hình ảnh template. Hình ảnh template là một phần nhỏ trong hình ảnh nguồn mà bạn muốn tìm kiếm.
  2. Đọc hình ảnh:
    • Sử dụng các hàm trong OpenCV để đọc hình ảnh nguồn và hình ảnh template từ tệp tin hoặc từ một nguồn dữ liệu khác (ví dụ: webcam).
  3. Áp dụng phương pháp Template Matching:
    • Sử dụng hàm cv2.matchTemplate() trong OpenCV để thực hiện quá trình Template Matching.
    • Truyền hình ảnh nguồn và hình ảnh template vào hàm cv2.matchTemplate().
    • Chọn phương pháp so sánh bằng cách truyền đối số method (ví dụ: cv2.TM_CCOEFF, cv2.TM_SQDIFF, cv2.TM_CCORR_NORMED,…) cho hàm cv2.matchTemplate().
    • Lưu trữ kết quả của quá trình Template Matching trong một ma trận.
  4. Xác định vị trí và vẽ hình chữ nhật:
    • Tìm vị trí tốt nhất hoặc tương đối của template trong hình ảnh nguồn dựa trên kết quả của quá trình Template Matching.
    • Sử dụng hàm cv2.minMaxLoc() để tìm vị trí tốt nhất hoặc tương đối trong ma trận kết quả.
    • Vẽ hình chữ nhật xung quanh vùng tương đồng cao nhất hoặc các vùng tương đồng khác (tùy thuộc vào mục đích của bạn) sử dụng hàm cv2.rectangle().
  5. Hiển thị kết quả:
    • Hiển thị hình ảnh nguồn và hình ảnh template kèm theo vị trí tìm thấy và hình chữ nhật trên đó.

Đây là các bước cơ bản để thực hiện Template Matching trong OpenCV. Tuy nhiên, hãy lưu ý rằng có nhiều phương pháp và cách tiếp cận khác nhau để tùy chỉnh và cải tiến quá trình Template Matching tùy thuộc vào yêu cầu của bài toán cụ thể của bạn.

Xem thêm Template kế thừa trong Laravel

Ứng dụng và lợi ích của Template Matching

Template Matching có nhiều ứng dụng và lợi ích trong xử lý ảnh và các lĩnh vực khác. Dưới đây là một số ứng dụng và lợi ích chính của Template Matching:

  1. Phát hiện và nhận dạng đối tượng: Template Matching có thể được sử dụng để tìm kiếm và nhận dạng các đối tượng trong hình ảnh. Điều này rất hữu ích trong các ứng dụng như phát hiện khuôn mặt, nhận dạng biểu đồ, tìm kiếm và đếm các đối tượng cụ thể trong hình ảnh.
  2. Đo đạc và kiểm tra chất lượng: Template Matching có thể được sử dụng để đo đạc và kiểm tra chất lượng các thành phần hoặc chi tiết trong một hình ảnh. Ví dụ, nó có thể được áp dụng để kiểm tra sự đồng nhất hoặc sai số của các sản phẩm, đo đạc kích thước và hình dạng của các đối tượng trong hình ảnh.
  3. Phân tích hình ảnh y tế: Template Matching được sử dụng trong lĩnh vực y tế để phân tích và xử lý hình ảnh y tế. Ví dụ, nó có thể được áp dụng để tìm kiếm và phát hiện các dấu hiệu, bất thường hoặc khối u trong hình ảnh chụp X-quang hoặc MRI.
  4. Trích xuất thông tin: Template Matching có thể được sử dụng để trích xuất thông tin cần thiết từ các hình ảnh. Ví dụ, nó có thể được áp dụng để tìm kiếm và trích xuất văn bản, biểu đồ, ký tự hoặc mã QR từ các hình ảnh.
  5. Định vị và theo dõi đối tượng: Template Matching có thể được sử dụng để định vị và theo dõi đối tượng trong thời gian thực. Ví dụ, nó có thể được áp dụng trong các ứng dụng như theo dõi chuyển động, giám sát an ninh, xe tự hành và thực tế tăng cường.

Lợi ích của Template Matching bao gồm:

  • Đơn giản và dễ triển khai.
  • Tính linh hoạt và thích ứng cho nhiều bài toán khác nhau.
  • Khả năng tìm kiếm và nhận dạng đối tượng trong hình ảnh.
  • Tính chính xác và độ tin cậy tương đối tốt khi template và đối tượng có sự tương đồng cao.

Tuy nhiên, Template Matching cũng có một số hạn chế, bao gồm:

  • Nhạy cảm với biến đổi hình học, sự thay đổi ánh sáng, nhiễu hình ảnh và biến dạng của đối tượng.
  • Yêu cầu template chính xác và đại diện cho đối tượng cần tìm kiếm.
  • Hiệu suất có thể bị ảnh hưởng nếu kích thước và độ phân giải của hình ảnh lớn.

Vì vậy, việc sử dụng Template Matching cần xem xét kỹ lưỡng để đảm bảo phù hợp với yêu cầu và giới hạn của bài toán cụ thể.

Các phương pháp nâng cao của Template Matching

Template Matching có một số hạn chế khi áp dụng cho các tình huống phức tạp. Tuy nhiên, có một số phương pháp nâng cao có thể được sử dụng để cải thiện kết quả của Template Matching. Dưới đây là một số phương pháp nâng cao phổ biến:

  1. Scale-Invariant Template Matching: Điều chỉnh kích thước của template và hình ảnh nguồn để tìm kiếm các đối tượng có kích thước khác nhau. Các phương pháp như Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) và Speeded-Up Robust Features (SURF) có thể được sử dụng để thực hiện việc này.
  2. Rotation-Invariant Template Matching: Điều chỉnh góc quay của template và hình ảnh nguồn để tìm kiếm các đối tượng có hướng khác nhau. Các phương pháp như Fast Fourier Transform (FFT) và Hough Transform có thể được sử dụng để xác định và điều chỉnh góc quay của template.
  3. Phương pháp kết hợp: Kết hợp Template Matching với các phương pháp khác như phát hiện cạnh (edge detection), phát hiện đặc trưng (feature detection) hoặc mạng nơ-ron tích chập (convolutional neural network) để tăng cường khả năng phát hiện và nhận dạng đối tượng.
  4. Phương pháp dựa trên đặc trưng: Sử dụng các đặc trưng độc đáo và phức tạp hơn để mô tả template và hình ảnh nguồn, ví dụ như Local Binary Patterns (LBP) hoặc Histogram of Oriented Gradients (HOG). Sau đó, áp dụng các phương pháp như Support Vector Machine (SVM) hoặc Random Forest để phân loại và xác định đối tượng.
  5. Deep Learning: Sử dụng mạng nơ-ron sâu (deep neural network) để học và nhận dạng đối tượng trong hình ảnh. Các kiến trúc như Convolutional Neural Network (CNN) hoặc Siamese Network có thể được sử dụng để thực hiện công việc Template Matching.

Các phương pháp nâng cao này yêu cầu kiến thức và kỹ năng chuyên sâu hơn về xử lý ảnh và machine learning. Tùy thuộc vào bài toán cụ thể, bạn có thể áp dụng một hoặc nhiều phương pháp này để nâng cao hiệu suất và độ chính xác của Template Matching.

Xem thêm Kiểm tra lỗ hổng bảo mật Server-side Template Injection

Đối sánh mẫu trong OpenCV

Các mẫu đối sánh bao gồm bước sau:

Bước – 1: Chụp ảnh thực tế và chuyển nó thành ảnh thang độ xám.

Bước – 2: Chọn mẫu dưới dạng hình ảnh thang độ xám.

Bước – 3: Tìm vị trí phù hợp với mức độ chính xác. Nó được thực hiện bằng cách trượt hình ảnh mẫu trên hình ảnh thực tế.

Bước – 4: Khi kết quả lớn hơn mức chính xác, đánh dấu vị trí đó là đã phát hiện.

Hãy xem xét ví dụ sau:

Đầu ra

Mẫu phù hợp với nhiều đối tượng

Trong ví dụ trên, chúng tôi đã tìm kiếm hình ảnh cho hình ảnh mẫu chỉ xuất hiện một lần trong hình ảnh. Giả sử một đối tượng cụ thể xảy ra nhiều lần trong hình ảnh cụ thể. Trong trường hợp này, chúng tôi sẽ sử dụng ngưỡng vì cv2.minMaxLoc () sẽ không cung cấp tất cả vị trí của hình ảnh mẫu. Hãy xem xét ví dụ sau.

Đầu ra:

Trong chương trình trên, chúng tôi đã lấy hình ảnh của trò chơi Super Mario nổi tiếng làm hình ảnh chính và hình ảnh đồng xu làm hình ảnh mẫu. Các đồng tiền xuất hiện nhiều lần trong hình ảnh chính. Khi nó tìm thấy đồng xu trong hình ảnh, nó sẽ vẽ hình chữ nhật trên đồng xu.

Giới hạn đối sánh mẫu

Có một số hạn chế trong đối sánh mẫu được đưa ra như sau:

  • Đó là một quá trình tốn nhiều thời gian để tính toán hình ảnh tương quan mẫu cho hình ảnh trung bình đến lớn.
  • Sự xuất hiện của mẫu phải bảo toàn hướng của hình ảnh mẫu tham chiếu. A
  • Đối sánh mẫu không áp dụng trên phiên bản xoay hoặc thu nhỏ của mẫu như thay đổi về hình dạng / kích thước / độ cắt, v.v

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Contact Me on Zalo
Call now