本发明涉及图像处理,具体而言,涉及基于孪生网络的模板匹配方法、装置、设备及存储介质。
背景技术:
1、目前,当模板定位后,需要进行模板匹配相似度的计算,使用传统的余弦相似度/结构衡量指标得出的得分十分不可靠。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供基于孪生网络的模板匹配方法、装置、设备及存储介质,以改善上述问题。
2、为了实现上述目的,本申请实施例提供了如下技术方案:
3、一方面,本申请实施例提供了基于孪生网络的模板匹配方法,所述方法包括:
4、获取待匹配图像和模板图像;
5、对所述待匹配图像进行增强处理,得到增强后的图像;
6、将所述增强后的图像转换为一个二维张量,将所述二维张量依次输入到patchembedding层和位置嵌入层,得到加入位置信息的图像块;
7、对所述加入位置信息的图像块进行特征提取,得到特征序列,根据所述特征序列,将所述待匹配图像与所述模板图像进行匹配计算。
8、第二方面,本申请实施例提供了基于孪生网络的模板匹配装置,所述装置包括获取模块、增强模板、转换模板和匹配模板。
9、获取模板,用于获取待匹配图像和模板图像;
10、增强模板,用于对所述待匹配图像进行增强处理,得到增强后的图像;
11、转换模板,用于将所述增强后的图像转换为一个二维张量,将所述二维张量依次输入到patch embedding层和位置嵌入层,得到加入位置信息的图像块;
12、匹配模板,用于对所述加入位置信息的图像块进行特征提取,得到特征序列,根据所述特征序列,将所述待匹配图像与所述模板图像进行匹配计算。
13、第三方面,本申请实施例提供了基于孪生网络的模板匹配设备,所述设备包括存储器和处理器。存储器用于存储计算机程序;处理器用于执行所述计算机程序时实现上述基于孪生网络的模板匹配方法的步骤。
14、第四方面,本申请实施例提供了一种存储介质,所述存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于孪生网络的模板匹配方法的步骤。
15、本发明的有益效果为:
16、1、本发明针对现在存在的问题,选择采用孪生网络,来进行模板匹配,通过本发明中的方法可以有效提高准确性和泛化性。
17、2、本发明对待匹配图像进行了图像增强处理,通过此方法可以提高待匹配图像的图像质量,进而提高后续特征提取结果的准确性。
18、3、本发明可以解决模板匹配相似度计算中的指标可靠性及稳定性问题。
19、4、本发明中的相似度计算公式中的常数,以及预设阈值均可以按照用户需求进行自定义设置,通过此种方法可以扩大本发明的适用性。
20、本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
1.基于孪生网络的模板匹配方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的基于孪生网络的模板匹配方法,其特征在于,将所述增强后的图像转换为一个二维张量,将所述二维张量依次输入到patch embedding层和位置嵌入层,得到加入位置信息的图像块,包括:
3.根据权利要求1所述的基于孪生网络的模板匹配方法,其特征在于,对所述加入位置信息的图像块进行特征提取,得到特征序列,根据所述特征序列,将所述待匹配图像与所述模板图像进行匹配计算,包括:
4.根据权利要求3所述的基于孪生网络的模板匹配方法,其特征在于,根据所述待匹配图像对应的特征向量,完成匹配计算,包括:
5.基于孪生网络的模板匹配装置,其特征在于,包括:
6.根据权利要求5所述的基于孪生网络的模板匹配装置,其特征在于,转换模板,包括:
7.根据权利要求5所述的基于孪生网络的模板匹配装置,其特征在于,匹配模板,包括:
8.根据权利要求7所述的基于孪生网络的模板匹配装置,其特征在于,匹配单元,包括:
9.基于孪生网络的模板匹配设备,其特征在于,包括:
10.一种存储介质,其特征在于: