У меня следующая проблема: как показано на скетче ниже, у меня есть исходное изображение размером 900x900 пикселей и изображение шаблона меньшего размера 300x300 пикселей. Теперь мне нужно рассчитать корреляцию между произвольной частью исходного изображения и повернутым изображением шаблона изображения. Угол поворота (фи), а также координаты подсекции (x, y) даны, и мне нужно только вычислить корреляцию. Однако мне нужно очень часто повторять всю операцию для разных комбинаций x, y и phi.
Я собираюсь использовать opencv (версия 3.1) для этой задачи. Поскольку мне нужно повторить операцию для разных комбинаций x, y и phi с одним и тем же исходным и шаблонным изображениями, я ищу очень быстрое решение. На данный момент я поворачиваю шаблон с учетом угла с помощью warpAffine (), а затем использую функцию matchTemplate () для вычисления корреляции. Однако matchTemplate (), похоже, вычисляет скорее свертку, чем простую корреляцию, и я думаю, что я ее пропустил. Также часть matchTemplate () является узким местом моей программы. Вы знаете, как это ускорить? Полезно ли в этом случае использовать ускорение графики? Или может быть полезно сохранить версию моих изображений, преобразованную в формате dft, перед выполнением корреляции? Или у вас совсем другие идеи?
Спасибо
