模板匹配原理 使用OpenCV进行模板匹配(原图-模板图)？

使用OpenCV进行模板匹配(原图-模板图)？

有许多匹配算法，例如比较原始图像和模板图像像素值的最简单方法。但是这种方法有一点旋转和光线变化，结果会很差。为了改进这一点，我们有sad算法。然后伤心地说。然后利用NCC算法计算区域间的互相关。在上述三种算法中，sad算法是最简单的，因此在确定模板大小时sad算法的速度最快。NCC算法比sad算法复杂得多。至于算法的过程，这三种算法都很容易理解。我觉得自己学习比较好。

人体行为识别有哪些算法？

在人类行为识别之前，现有的方法主要分为三类：基于模板的方法、基于概率的方法和基于语义的方法。模板匹配是早期用于人体运动识别的一种方法，它将运动图像序列转化为一个静态模板或一组静态模板。将待识别样本的模板与已知模板进行匹配，得到识别结果。在行为识别中，基于模板匹配的算法可分为帧间匹配法和融合匹配法。主要方法有：运动能量图像（Mei）和运动历史图像（MHI）、基于轮廓的平均运动形状（MMS）和基于运动前景的平均运动能量（AME）。运动识别的概率统计方法是将每个静态运动姿态定义为一个状态或一组状态。这些状态通过网络连接起来，状态之间的切换用概率来描述。隐马尔可夫模型（HMM）、最大熵马尔可夫模型（MEMM）、条件随机场（CRF）等。

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