对于 模板(T) 覆盖在 原图像 (I) 上的每个位置,你把度量值保存 到 结果图像矩阵 ( R ) 中. 在 R 中的每个位置 (x,y) 都包含匹配度量值: 上图(右)就是 TM_CCORR_NORMED 方法处理后的结果图像 R . 最白的位置代表最高的匹配. 正如您所见, 黑色框住的位置很可能是结果图像矩阵中的最大数值, 所以...
A1与B匹配,结果为{3*3+1*1+1*1+3*3} = 20;A2与B匹配,结果为{0+0+0+0} = 0;很明显特征向量A1与A2是相同的,在实际图像识别过程中有可能造成:一个图像旋转了一定角度,就无法识别出来。所以,这个算法只适合同方向的物体匹配,例如车牌字符识别等。 总结: 1. 只适合恒定方向特征匹配,例如车牌中的字符...
最后,根据相似性度量指标的值,找到与模板图像最为相似的图像区域。 模板匹配算法的步骤是什么? 经典的模板匹配算法包括以下几个步骤: 1.选择模板图像:根据应用的需求,选取目标感兴趣的模式作为模板图像。模板图像可以是任意大小的灰度图像或彩色图像。 2.滑动窗口搜索:在目标图像上通过滑动窗口的方式,将模板图像与目标...
OpenCV中的模板匹配是支持基于NCC相似度查找的,但是不是很好用,一个主要的原因是查找最大阈值,只能匹配一个,自己比对阈值,又导致无法正确设定阈值范围,所以问题很多。于是我重新写了纯Python版本的NCC图像模板匹配的代码实现了一个Python版本的,简单易用,支持多尺度,跟多进程并行! 主要思想 主要是基于NCC实现的像素相...
Python用于数字图像处理的库有很多,其中一种调用opencv的(API)接口。 opencv的官网对模板匹配的解释是: 模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。为此,OpenCV带有一个函数cv2.matchTemplate()。它只是将模板图像滑动到输入图像上(就像在2D卷积中一样),然后在模板图像下比较模板和输入图像...
在计算机领域中,模板匹配算法是一种常用的技术,特别是在Python编程语言中。模板匹配算法允许我们通过比较一个模板和一组数据来寻找匹配的模式。这种技术广泛应用于图像处理、文本分析和物体识别等领域。 背景介绍 在计算机视觉中,模板匹配算法被用于在一幅图像中寻找某个特定的目标。例如,在人脸识别中,我们可以使用模板匹...
OpenCV中的模板匹配是支持基于NCC相似度查找的,但是不是很好用,一个主要的原因是查找最大阈值,只能匹配一个,自己比对阈值,又导致无法正确设定阈值范围,所以问题很多。于是我重新写了纯Python版本的NCC图像模板匹配的代码实现了一个Python版本的,简单易用,支持多尺度,跟多进程并行!
第二章:六大模板匹配算法 在一些复杂的场景下,从简单的平方差算法到更复杂的相关系数算法,匹配的准确率会不断提高,但是计算量也同时增加了。 ① CV_TM_SQDIFF【平方差匹配】 平方差匹配:CV_TM_SQDIFF说明:利用平方差进行匹配。特点:系数越小匹配程度越好,最小值0。公式如下: ...
第二章:六大模板匹配算法 在一些复杂的场景下,从简单的平方差算法到更复杂的相关系数算法,匹配的准确率会不断提高,但是计算量也同时增加了。 ① CV_TM_SQDIFF【平方差匹配】 平方差匹配:CV_TM_SQDIFF 说明: 利用平方差进行匹配。 特点:系数越小匹配程度越好,最小值 0。 公式如下: ② CV_TM_SQDIFF_NORMED【...
python 多目标多角度的快速模板匹配算法 opencv多目标模板匹配, 一、环境及说明 环境:VS2015+opencv4.2.0x64自编译版本 说明: 1.支持单模板单目标匹配、单模板多目标匹配、单模板多目标多角度匹配 &