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當(dāng)代異形插件機(jī)常利用視覺系統(tǒng)進(jìn)行元件糾編，而常用的元件糾編方法有直接法和模板匹配法，而模板匹配法更適用于異形插件機(jī)異形元件的裝配。那么模板匹配法的基本框架有哪些呢？下面小編就帶大家一起來了解一下。

模板匹配法基本框架包括特征空間、搜索空間、搜索策略和相似性度量。1、特征空間：特征空間指的是模板匹配基本特征，模板匹配所用的特征空間決定了匹配方法的適用范圍，如基于特征點(diǎn)的匹配方法可用來做識(shí)別而基于邊緣特征的匹配方法可用來精確定位。除了特征點(diǎn)與邊緣，基本特征還有灰度值、曲線、曲面、拐點(diǎn)、高曲率點(diǎn)、交叉點(diǎn)以及其它描述子。特征空間的選擇與使用目的有關(guān)，識(shí)別可以采用基于點(diǎn)與描述子的方法，如SIFT算法，基于邊緣特征的匹配方法可達(dá)到較高的匹配精度。2、搜索空間：目標(biāo)圖像會(huì)由于光照變化、目標(biāo)平移與旋轉(zhuǎn)和攝像機(jī)參數(shù)改變等因素而導(dǎo)致其相對(duì)于模板圖產(chǎn)生平移、旋轉(zhuǎn)、變形及縮放等現(xiàn)象，因此元件在目標(biāo)圖像中的位可由模板通過剛體變換、透視變換、投影變換、仿射變換和全局多項(xiàng)式變異形換中的一項(xiàng)或者幾項(xiàng)組合得到。在整個(gè)搜索空間人魘且幌釷分耗時(shí)的工作，如對(duì)于旋轉(zhuǎn)這一人骺占浞種В若角度精度需達(dá)到0.1度，360度最多就有3600個(gè)匹配位置，精度更高則計(jì)算量越多，因此若能縮小搜索空間將大大減少計(jì)算量，進(jìn)而減少搜索時(shí)間。3、搜索策略：在整個(gè)搜索空間內(nèi)快速找到目標(biāo)需大量的計(jì)算過程，一直是模板匹配一大難題。常用的搜索策略有：松弛匹配、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、牛頓法、最速下降法、共扼梯度法等。4、相似性度量：搜索過程中數(shù)據(jù)化衡量模板與目標(biāo)子圖（指人骺占渲心騁惶囟ㄎ恢茫┑南嗨瞥潭瘸莆相似性度量，如兩圖像數(shù)據(jù)的差值越小則表示這兩圖越相似。相似性度量方法部分決定了匹配算法的抗干擾能力，常用的相似性度量方法有歐式距離法和Housdorff距離法等。

關(guān)于異形插件機(jī)用于元件糾偏的模板匹配法的基本框架今天小編這樣解釋可還盡興？希望能夠幫助到大家，接下來我們繼續(xù)講述關(guān)于異形插件機(jī)視覺系統(tǒng)功能模塊的小知識(shí)。

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責(zé)編：旅行的蝸牛