| FBS-40MAT2-AC |
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價格： 元(人民幣) | 產地：FBS-40MAT2-AC |
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FBS-40MAT2-AC 模板匹配算法模板匹配技術是圖像目標識別技術中一個重要的研究方向，具有算法簡單、計算量小以及識別率高等特點，目前在目標識別領域得到廣泛應用。它是用一個較小的圖像，將模板與源圖像相比較，確定在源圖像中是否存在與該模板相同或相似的區域，若該區域存在，可確定其位置并提取該區域。它常采用模板與源圖像對應區域的誤差平方和作為測度。 設f(x，y)為MxN的源圖像，g(s，t)為SxT(s≤M，T≤N)的模板圖像，則誤差平方和測度定義為：
當A為常數時，則可用2B相匹配，當D(x，y)取得值時，便認為模板與圖像相匹配。通常假設A為常數時會產生誤差。嚴重時將無法正確匹配，因此可用歸一化互相關作為誤差平方和測度，定義為：
4.3 模板匹配改進算法 但是按模板匹配算法求匹配計算工作量非常大，考慮到相關是卷積的一種特定形式以及 Matlab計算功能的強大，采用FFT方法，在頻域中計算后再進行逆變換即可求出。圖像和定位模板圖像旋轉180°的傅里葉變換后作點乘運算，再求其逆 FFT變換并返回空間域值也就相當于相關運算。在求取空間域值的值后，再根據值選取合適的閾值，便可確定目標點的位置。實驗中在模板匹配成功后，可將目標和背景顏色二值化，并用紅色“十”字符號標記，不斷更新數據信息。將停靠點設定在自己期望的像素位置(如圖像的中心位置偏下)，然后自動調整機器人位置，設計成如圖5形式，可知機器人需要向右行駛。
圖6為視覺導航算法流程。
5 實驗結果與結論 基于以上設計，對進行機器人運動控制和路徑規劃進行實驗。實驗分別采用Matlab語言進行圖像仿真，能夠自動選擇合適的閾值分割，并得到較好的邊緣檢測，然而在實驗中有時會因為光照強度或其他因素影響，在進行閾值分割時不能達到理想效果，在 VC++環境下能夠控制機器人運動，模板匹配取得較好效果，后續將著重在Visual C++6.0環境進行圖像處理方法研究。這樣可以更好控制機器人運動。總之，該系統設計可使機器人能夠在復雜多變的環境下準確識別圖像信息，并做出正確決策，完成所需動作，從而實現既定目標。
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