opencv - opencvとのテンプレートマッチング成功

Question

opencv テンプレート マッチング アルゴリズムの成功を測定するにはどうすればよいですか?

minmaxLoc 関数を使用して、最適な一致の場所を見つけることができることを理解しています。しかし、それはまた、試合が実際にどれほど良かったかを示しているのでしょうか? (もしそうなら、どうやって調べますか?)

見つかった一致 (緑色の四角形) と元のテンプレートの間の相関を測定するさらに適切な関数はありますか? たとえば、 template-image が matching-image で見られるものと比べてわずかに回転または平行移動されている場合はどうなるでしょうか?

すべての最小最大位置の平均を取るだけですか、それとも何を提案しますか?

cv::Mat cv_in_image = [in_image CVMat];
cv::Mat cv_in_template = [in_template CVMat];
cv::Mat output;

// Do some OpenCV stuff with the image

/// Create the result matrix
int result_cols = in_image.size.width - in_template.size.width + 1;
int result_rows = in_image.size.height - in_template.size.height + 1;

output.create(result_rows, result_cols, CV_32FC1);

cv::matchTemplate(cv_in_image, cv_in_template, output, cv::TM_CCORR_NORMED);

cv::normalize(output, output, 0, 1, cv::NORM_MINMAX, -1, cv::Mat());

/// Localizing the best match with minMaxLoc
double minVal; double maxVal;
cv::Point minLoc; cv::Point maxLoc;
cv::Point matchLoc;

cv::minMaxLoc(output, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, cv::Mat());

/// For SQDIFF and SQDIFF_NORMED, the best matches are lower values. For all the other methods, the higher the better
int match_method;
if(match_method  == cv::TM_SQDIFF || match_method == cv::TM_SQDIFF_NORMED) {
    matchLoc = minLoc;
    NSLog(@"Correlation minVal = %f", minVal);
    NSLog(@"(Correlation maxVal = %f)", maxVal);
}
else {
    matchLoc = maxLoc;
    NSLog(@"Correlation maxVal = %f", maxVal);
    NSLog(@"(Correlation minVal = %f)", minVal);
}

/// Show me what you got

cv::Rect rect1;
rect1.x = matchLoc.x;
rect1.y = matchLoc.y;
rect1.width = cv_in_template.cols;
rect1.height = cv_in_template.rows;

cv::rectangle(cv_in_image, rect1, cv::Scalar::all(0), 2, 8, 0);