(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210470413.0 (22)申请日 2022.04.28 (71)申请人 东声 （苏州） 智能科技有限公司 地址 215000 江苏省苏州市苏州工业园区 酝慧路168号星洲大厦101、 102、 203、 205、 213室 (72)发明人 陈彦龙　 (74)专利代理 机构 苏州简理知识产权代理有限 公司 32371 专利代理师 庞聪雅 (51)Int.Cl. G06V 10/74(2022.01) G06V 10/75(2022.01) (54)发明名称 图像多模板匹配方法、 存 储介质和计算机 (57)摘要 本发明提供一种图像多模板匹配方法、 存储 介质和计算机。 所述图像多模板匹配方法包括： 形成包括多模板的模型文件； 对检测图像进行处 理获取所述检测图像的边缘特征图； 将模型文件 中的每个模板与所述边缘特征图进行匹配， 以在 所述检测图像中得到多个模板的匹配区域。 该方 法可同时匹配出检测图像上多个不同的目标区 域， 具有高准确性和高效率性， 可有效的提高工 业检测效率。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 114913351 A 2022.08.16 CN 114913351 A 1.一种图像多模板匹配方法， 其特 征在于， 其包括： 形成包括多模板的模型文件， 其包括： 提取多张模板图像中每张模板图像的边 缘点； 对每张模板 图像的边缘点进行筛选， 过滤掉边缘梯度弱于预定值的边缘点， 得到每张 模板图像的筛 选边缘点； 基于预定采样间隔离散化提取每张模板图像的筛选边缘点， 得到每张模板图像的采样 边缘点； 计算每张模板图像的每个采样边缘点的梯度方向， 并将每个采样边缘点的梯度方向划 分至多个方向区间中的一个， 进 而得到每 个采样边 缘点的方向区间以及坐标； 将每张模板图像的所有采样边缘点的方向区间以及坐标生成一个模板， 将多张模板图 像的多个模板组成一个模板列表； 基于所述模板列表形成所述模型文件； 对检测图像进行处 理获取所述检测图像的边 缘特征图； 和 将模型文件中的每个模板与 所述检测图像的边缘特征图进行匹配， 以在所述检测图像 中得到多个模板的匹配区域。 2.如权利要求1所述的图像多模板匹配方法， 其特征在于， 所述对检测图像进行处理获 取所述检测图像的边 缘特征图包括： 提取所述检测图像中的边 缘点； 对所述检测图像的边缘点进行筛选， 过滤掉边缘梯度弱于预定值的边缘点， 得到所述 检测图像的筛 选边缘点； 对于所述检测图像的筛 选边缘点进行点扩散， 得到所述检测图像的边 缘特征图。 3.如权利要求1所述的图像多模板匹配方法， 其特征在于， 所述将模型文件中的每个模 板与所述检测图像的边缘特征图进行匹配， 以在所述检测图像中得到多个模板的匹配区域 包括： 通过窗口移动遍历所述检测图像的边缘特征图， 将所述模型文件中的每个模板和窗口 内的区域进行相似度比较， 得到相似度较高的候选区域； 用相似度阈值筛选和非最大值抑制操作在相似度较高的候选区域中进行筛选最终在 所述检测图像中得到多个模板的匹配区域。 4.如权利要求1所述的图像多模板匹配方法， 其特 征在于， 梯度方向的取值范围被划分为M个方向区间， 根据每个采样边缘点的梯度方向的取值 将其划分至多个方向区间中的一个， 这样得到每个采样边缘点的方向区间以及坐标， M为大 于1的自然数。 5.如权利要求1所述的图像多模板匹配方法， 其特征在于， 用xml结构表示所述模板列 表后， 保存后生 成所述模型文件， 其中根节点为所有模板组成的模板列 表的入口， 根节点的 第一层子节点 为每个模板的组成节点， 每张模板图像的采样边 缘点均匀分布， 在匹配前， 加载 所述模型文件， 初始化检测模型。 6.一种存储介质， 其特征在于， 其存储有程序指令， 在所述程序 执行被运行以执行如权 利要求1‑5任一所述的图像多模板匹配方法。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114913351 A 27.一种计算机， 其特征在于， 其包括处理器和存储器， 所述存储器中存储有程序指令， 所述处理器运行 所述程序指令以执 行如权利要求1 ‑5任一所述的图像多模板匹配方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114913351 A 3