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opencv的模板匹配如何计算置信度?

问题一：在统计学中的样本量是如何计算的，置信度是如何计算的？ 60分置信度就是用一种方法构造一百个区间如果有95个区间包含总体真值，就说置信度为95%（包含总体真值的区间占总区间的95%。）。

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置信度就是用一种方法构造一百个区间如果有95个区间包含总体真值，就说置信度为95%（包含总体真值的区间占总区间的95%)。E：样本均值的标准差乘以z值，即总的误差。P：目标总体占总体的比例。

使用SIFT或SURF计算得到模板和待匹配图像的特征点，然后使用RANSAC或者FLANN进行特征点匹配，最后进行仿射变换便可得到匹配的位置。

匹配算法有很多，比如最简单的对比原图和模板图的像素值。但是这种方法稍微有一点旋转和光照变化结果就会很差。为了改进这个，有了SAD算法。然后SAD相似的SSD。再然后是计算区域互相关性的NCC算法。

您好！样本量的计算公式为：N=Z2×(P×(1-P))/E Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取0.5。E：样本均值的标准差乘以z值，即总的误差p：目标总体占总体的比例。

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