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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和NCC 的兩階段的多尺度高精度定位的模板匹配算法

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摘要： 當前模板匹配算法中，基于灰度的模板匹配算法具有較好的穩(wěn)定性和魯棒性. 但是對于大型圖像和復(fù)雜模板，它可能需要大量的計算資源和時間. 此外，在應(yīng)對目標尺度變化較大時，基于灰度的模板匹配算法匹配效果較差. 對于NCC 算法自身速度較慢的問題，本文對NCC 算法進行了改進，減少了平均36% 的匹配（剩余14984字）

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