Qu’est ce que le Template Matching ?
Le template matching est une technique de vision par ordinateur souvent utilisée pour la reconnaissance d’objets, la détection de contours ou la reconnaissance de caractères. Cette méthode consiste à comparer une partie de l’image avec un gabarit prédéfini, dans le but de trouver la zone de l’image qui correspond le mieux au modèle.
Le template matching peut être réalisé à l’aide de différentes méthodes telles que la corrélation croisée, la corrélation normalisée, la somme des différences absolues ou la somme des différences au carré. Les résultats obtenus dépendent du choix de la méthode et du modèle utilisé, ainsi que de la qualité de l’image et de la précision de la correspondance recherchée.
Quand utilise-t-on cette technique de vision ?
Le Template Matching est utilisé dans différents domaines et pour différentes applications. Tout d’abord, il peut être utilisé pour la détection d’objets. Dans ce cas, le Template Matching va chercher des objets dans une image grâce à un template. Le template est une photo du motif ou de l’objet que l’on recherche dans la photo. Par exemple, si l’on souhaite détecter un panneau de signalisation dans une image, on peut utiliser un template du panneau de signalisation.
Ensuite, le Template Matching peut également être utilisé pour la reconnaissance de caractères. Cela signifie que si l’on donne une image contenant du texte, le Template Matching sera capable de reconnaître les caractères présents dans l’image. Cette technique est notamment utilisée pour la lecture de codes-barres ou de QR codes.
Le suivi d’objet lors d’une vidéo est également une application courante du Template Matching. Dans ce cas, la technique va réussir à encadrer un objet précis dans une vidéo grâce aux différents motifs que l’on va lui donner, car il va réussir à les retrouver en temps réel. Par exemple, pour suivre un joueur de football pendant un match, on peut utiliser un template du joueur pour que le logiciel puisse le suivre dans toute la vidéo.
Enfin, le Template Matching peut être utilisé pour la détection de défauts. Dans ce cas, la technique va vérifier avec des templates des différents motifs de l’objet si ils sont tous présents sur la photo qu’on lui donne. Si elle ne les trouve pas, elle pourra dire qu’elle n’a pas réussi à les trouver. Cette application est notamment utilisée pour la détection de défauts dans les pièces industrielles ou pour la surveillance des installations.
Comment fonctionne Template Matching ?
Le Template Matching permet de trouver des objets ou des formes dans une image en comparant l’image avec un template prédéfini. La méthode repose sur l’analyse des pixels de l’image et du template, et sur la recherche des zones qui correspondent le mieux.
Pour effectuer cette recherche, le logiciel utilise différentes méthodes qui mesurent la ressemblance entre l’image et le template. Ces méthodes prennent en compte des critères tels que la luminosité, la couleur, la texture ou la forme. La méthode choisie dépend du type de recherche que l’on souhaite effectuer et du modèle utilisé.
Par exemple, pour la reconnaissance d’objets, le template sera une photo du motif ou de l’objet que l’on recherche dans l’image, et la méthode de corrélation croisée ou la corrélation normale pourront être utilisée.
Les avantages du Template Matching
Le Template Matching présente différents avantages. Tout d’abord, l’un des principaux avantages du Template Matching est sa simplicité d’utilisation. Contrairement à d’autres techniques qui nécessitent une formation poussée en traitement d’image, cette technique est facile à comprendre et à mettre en œuvre.
De plus, le Template Matching est rapide et permet d’obtenir des résultats en temps réel. Contrairement à certaines techniques de vision par ordinateur qui nécessitent beaucoup de ressources pour traiter des images complexes, cette technique peut fonctionner avec des images simples et nécessite peu de ressources.
Enfin, le Template Matching ne nécessite pas de machine learning. Contrairement à d’autres techniques de vision par ordinateur, comme la détection d’objet basée sur le machine learning, qui nécessitent des modèles de machine learning complexes pour fonctionner, cette technique ne nécessite pas de modèle complexe. Cela signifie qu’elle peut être utilisée même si l’on ne dispose pas d’une grande quantité de données.
Les limites du Template Matching
Le Template Matching a ces limites. C’est-à-dire que si on cherche un motif dans une image ou le motif ne sera pas de la même luminosité ou de la même taille alors il est possible que l’outil ne trouve pas le motif sur l’image.
Un autre inconvénient est que le Template Matching ne peut pas gérer les cas où l’objet à rechercher présente des variations d’apparence importantes ou s’il y a des objets similaires dans l’image. Dans ces cas, il peut être difficile de trouver un template représentatif de toutes les variations possibles.
Enfin, le Template Matching peut être très coûteux en termes de temps de calcul si l’image est de grande taille ou si le template est complexe. Cela peut limiter l’utilisation de la technique dans des cas où une grande quantité de données doit être traitée rapidement.
