一．理论部分

基于灰度的图像匹配算法有：平均绝对差算法（MAD）、绝对误差和算法（SAD），误差平方和算法（SSD）、平均误差平方和算法（MSD）、归一化积相关算法（NCC）、序贯相似性算法（SSDA）。其基本思想是将模板在待匹配的图中滑动，每滑动一步，使用一个指标衡量相似性，然后选取相似性最大的位置作为最佳匹配。

1.1 MAD（平均绝对差算法）

MAD，是Leese在1971年提出的一种匹配算法。该算法具有较高的匹配精度和较少的计算量。将模板在搜索图中滑动，计算每一步的相似性，（计算对应位置像素差值的绝对值平均，L1距离的平均值）。
相似性度量公式为：

代码实现：

Mat templ = imread("pic/gray/Template1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE)

总结

以上是生活随笔为你收集整理的基于灰度的模板匹配算法的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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