原创EMGUCV的模板匹配与跟踪完成啦.docx
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原创EMGUCV的模板匹配与跟踪完成啦
原创-EMGUCV的模板匹配与跟踪完成啦！
兄弟们好！
经过很多天的努力学习，我的EMGUCV的模板匹配完成了，用实际的摄像头取图象，再存为模板后，就能实现物体跟踪，还能进行相机上马达进行位置确定。
好玩吧！
弄两幅图来看下。
这是匹配的，还能过行坐标二次定位。
坐标二次定位的
这是跟踪的
以下为代码，只有自己写的部分，由软件生成的部分没有帖上
usingSystem;
usingSystem.Collections.Generic;
usingSystem.ComponentModel;
usingSystem.Data;
usingSystem.Drawing;
usingSystem.Linq;
usingSystem.Text;
usingSystem.Windows.Forms;
usingSystem.Threading;
usingSystem.IO;
usingSystem.Drawing.Imaging;
usingEmgu.CV;
usingEmgu.CV.Structure;
usingEmgu.CV.CvEnum;
usingEmgu.CV.Util;
usingEmgu.CV.UI;
usingEmgu.CV.VideoSurveillance;
usingEmgu.Util;
usingEmgu.Util.TypeEnum;
usingEmgu.CV.GPU;
namespace模板匹配
{
publicpartialclassForm1:
Form
{
publicImagesrc;
publicImagetempsrc;
publicForm1（）
{
InitializeComponent（）;
}
privatevoidbutton1_Click（objectsender,EventArgse）
{
OpenFileDialogof=newOpenFileDialog（）;
of.Filter="（jpg）|*.jpg";
if（of.ShowDialog（）==DialogResult.OK）
{
Imageimsrc=newImage（of.FileName）;
imageBox2.Image=imsrc;
src=imsrc;
imageBox1.Image=null;
}
}
privatevoidbutton2_Click（objectsender,EventArgse）
{
if（src!
=null）
{
Imageimgsrc=src.Clone（）;//不可直接将src符值给新建图象，它传的只是一个地址，不是数据，要先考贝后才能不再引响原图像
Imageimggray=imgsrc.Convert（）;
Imageimgthread=imggray.ThresholdBinary（newGray（60）,newGray（255））;
Imageimgcanny=imgthread.Canny（130,255）;
//Contourcontour=imgcanny.FindContours（）;//这个函数用来找中间的轮廓的每一个点，是一个数组点，很多个才能组成一个圆。
CircleF[]cf=imgthread.HoughCircles（newGray（130）,newGray（255）,10,1,1,400）[0];
MCvFontmf=newMCvFont（FONT.CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX,1,1）;
if（cf.Length>0）
{
cf[0].Radius=cf[0].Radius+50;
imgsrc.Draw（cf[0],newBgr（0,0,255）,2）;
Rectanglerec=newRectangle（（int）（cf[0].Center.X-cf[0].Radius）,（int）（cf[0].Center.Y-cf[0].Radius）,（int）（cf[0].Radius*2）,（int）（cf[0].Radius*2））;
imgsrc.Draw（rec,newBgr（0,0,255）,2）;
imgsrc.Draw（cf[0].Center.ToString（）+","+cf[0].Radius.ToString（）,refmf,newPoint（0,src.Height-30）,newBgr（0,0,255））;
Imagetemplatebgr=src.Clone（）;
Imagetemp1=templatebgr.GetSubRect（rec）.Clone（）;
imageBox1.Image=temp1;
temp1.Save（@"e:
\template.jpg"）;
tempsrc=temp1.Clone（）;
MessageBox.Show（@"模板生成成功！
已保存到e:
\template.jpg中"）;
}
else
{
imgsrc.Draw（@"Dn'tfindoutcircle!
PLStryagina.",refmf,newPoint（0,src.Height-30）,newBgr（0,0,255））;
imageBox1.Image=imgcanny;
}
}
}
privatevoidbutton3_Click（objectsender,EventArgse）
{
Imageimgsrc=src.Convert（）.Clone（）;
Imagereadimg=newImage（@"e:
\template.jpg"）;
Imagetemplate=readimg.Convert（）.Clone（）;
Imageimgcolor=src.Clone（）;
Image imgresult=imgsrc.MatchTemplate（template,TM_TYPE.CV_TM_CCOEFF）.Convert（）.Clone（）;
imageBox1.Image=imgresult;
doublebestvalue;
Pointbestpoint;
FindBestPoint（imgresult,TM_TYPE.CV_TM_CCOEFF,outbestvalue,outbestpoint）;
Rectanglerec1=newRectangle（newPoint（bestpoint.X,bestpoint.Y）,template.Size）;
imgcolor.Draw（rec1,newBgr（0,0,255）,2）;
MCvFontmf=newMCvFont（FONT.CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX,1,1）;
imgcolor.Draw（rec1.X.ToString（）+","+rec1.Y.ToString（）,refmf,newPoint（0,src.Height-30）,newBgr（0,0,255））;
imageBox1.Image=imgcolor ;
}
publicvoidFindBestPoint（Imageimage,TM_TYPEtmtype,outdoublebestvalue,outPointbestpoint）
{
bestvalue=0d;
bestpoint=newPoint（0,0）;
double[]max,min;
Point[]maxl,minl;
image.MinMax（outmin,outmax,outminl,outmaxl）;
if（tmtype==TM_TYPE.CV_TM_SQDIFF||tmtype==TM_TYPE.CV_TM_SQDIFF_NORMED）
{
bestvalue=min[0];
bestpoint=minl[0];
}
else
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