说明：端点检测算法采用现阶段比较精确的时频方差检测法，模式识别和模板匹配采用的是改进后的DTW算法（主要是限定了DTW的搜索路径，进一步精确了DTW的平行四边形的形状，进一步的减少匹配中的参数存贮量以及多余的搜索路径）。

说明：分类程序，包括神经网络、模板匹配等多种分类方法

说明：图象的边沿检测与提取，轮廓跟踪算法代码,图像的几何变换算法,图象平滑处理源代码,图象的检测，模板匹配算法代码,全部已经用MFC进行了封装,可以用于二次开发.开发环境VC6,OS为windows

说明：通过模板匹配的方式进行目标检测，一种很有用的图像处理方法。

说明：第8章 图象的检测及模板匹配 图象的分割与检测(识别)实际上是一项非常困难的工作。很难说清楚为什么图象应该分割成这样而不是那样。

说明：数字图像处理,能够实现模板匹配,对于图像应用初学者有用

说明：使用matlab编写的一个简单模板匹配程序，对作立体匹配的初学者的入门程序

说明：脱机字符识别，手写数字识别之模板匹配法，数字识别之神经网络法，手写数字识别之Fisher线性判别，基于Fisher准则线性分类器设计 进一步了解分类器的设计概念，能够根据自己的设计对线性分类器有更深刻地认识，理解Fisher准则方法确定最佳线性分界面方法的原理

说明：OpenCV模板匹配的方法识别手势，images图片不知道怎么传

说明：matlab下的图像模板匹配算法源码,是一个很好的例子,对大家有帮助

说明：改进的图形处理,模板匹配算法.VC++下

说明：基于opencv的模板匹配算法测试，效果还不错，需要先安装opencv

说明：图像分割的计算机实现。用边缘检测和模板匹配法两种方法,通过VisualC++处理图像,实现图像分割,比较Sobel算子边缘检测、Prewitt边缘算子、Krisch边缘算子和高斯拉普拉斯算子的图像处理效果.

说明：对由光源颜色变化引起的图像色彩偏差,进行了校正,并在YCbCr颜色空间建立了Cb-Cr色度查找表和亮度信息联合的肤色模型,应用预处理技术,去除部分非人脸区域,减少人脸检测的搜索空间,并采用模板匹配方法在人脸候选区域检测人脸.实验表明,该方法能够有效的从复杂环境的彩色图像中检测出左右旋转不超过45°的人脸,且不受人脸表情、尺度和数目的影响,且错误率较低.

说明：文章内容是基于小波变换的多分辨模板匹配。

说明：一种具有旋转不变性的模板匹配方法,以前做项目使用过，效果不错，希望有用

说明：图像分析程序，可以对256色bmp图像进行阈值分割，投影检测（包括水平和垂直），差影检测和模板匹配。

说明：机场飞机快速匹配,程序利用已知飞机模板实现飞机的快速匹配定位.

说明：手写数字识别程序. 该程序实现了经典的模板匹配算法, 基于神经网络的匹配算法等. 是学习人工智能和图像处理的好的参考资料.

说明：Direct.rar此压缩包里面包含了阈值分割、差影检测、投影检测和模板匹配，并且还提供了复制、剪切、粘贴等功能。

说明： 图像分析与检测API函数库：- 图像阈值分割运算- 图像加减运算- 图像水平投影- 图像垂直投影- 图像模板匹配运算

说明：模板匹配算法源代码，可以对有旋转的目标进行识别

说明：matlab下的图像模板匹配算法源码，希望对大家有所帮助

说明：基于VC++得模板匹配算法得实现

说明：车牌图像定位程序 本程序关键点为：用模版匹配法寻找车牌位置，截取出车牌图像。 图像处理内容包括：直方图统计，图像灰度化，图像均衡化，图像二值化，Sobel算子边缘检测，模板匹配。

说明：本程序是含有模式别领域的处理图像的各种分类器：模板匹配分类器，Bayes分类器，神经网络分类器，几何分类器等，源图像请自行解决

说明：在图像模板匹配问题中,基于像素灰度值的相关算法尽管已经十分普遍,并得到广泛的应用,但目前此类算法都还存在有时间复杂度高、对图像亮度与尺寸变化敏感等缺点.为了克服这些缺点,提出一种新的基于图像灰度值的编码表示方法.这种方法将图像分割为一定大小的方块(称为R-块),计算每个R-块图像的总灰度值,并根据它与相邻R-块灰度值的排序关系进行编码.然后通过各个R-块编码值的比较,实现图像与模板的匹配.新算法中各个R-块编码的计算十分简单 匹配过程只要对编码值进行相等比较,而且可以采用快速的比较算法.新算法对像素灰度的变化与噪声具有鲁棒性,其时间复杂度是O(M2log(N)).实验结果表明,新算法比现有的灰度相关算法的计算时间快了两个数量级.

说明：弹性模板匹配算法中的特征选择.pdf 弹性模板匹配算法中的特征选择.pdf

说明：手写数字识别之模板匹配法 手写数字识别之模板匹配法