【摘 要】
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在基于机器视觉的智能化在线测量等应用领域,需要实时自动地提取图像中的感兴趣区域(regions of interest, ROI),以提高在线测量的计算效率和自动化程度。研究了Hu矩的数学模型,分析了Hu矩模板匹配算法和目标跟踪算法的各自优势和不足,针对现有Hu矩模板匹配算法无法实现对目标实际大小的自适应以及计算量大、现有目标跟踪算法需要人工手动划定初始跟踪目标等问题,提出了一种将变模板尺寸的Hu
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(JZ2020HGQB0226)。
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在基于机器视觉的智能化在线测量等应用领域,需要实时自动地提取图像中的感兴趣区域(regions of interest, ROI),以提高在线测量的计算效率和自动化程度。研究了Hu矩的数学模型,分析了Hu矩模板匹配算法和目标跟踪算法的各自优势和不足,针对现有Hu矩模板匹配算法无法实现对目标实际大小的自适应以及计算量大、现有目标跟踪算法需要人工手动划定初始跟踪目标等问题,提出了一种将变模板尺寸的Hu矩模板匹配算法和目标跟踪算法相结合的方法,将变模板尺寸的Hu矩模板匹配算法得到的自适应ROI提取结果作为
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