代码实现: 在这次匹配中我们主要使用了matchTemplate和minMaxLoc这两个函数: matchTemplate:函数的完整表达: matchTemplate(image, templ, method[, result[, mask]]) Image:参数表示待搜索源图像,必须是8位整数或32位浮点。 Templ:参数表示模板图像,必须不大于源图像并具有相同的数据类型。 Method:参数表示计算匹配程度...
所以模板匹配首先需要一个模板图像T(给与的子图像),另外还需要一个待检测图像-原图像s。 工作方法:在待检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大。 1.2 实战cv.matchTemplate cv.matchTemplate(图片,模板,匹配方法) import cv2 as cv import numpy...
使用matchTemplate方法进行模板匹配。 AI检测代码解析 importorg.opencv.core.Mat;importorg.opencv.core.CvType;importorg.opencv.core.Size;importorg.opencv.core.MatOfFloat;importorg.opencv.imgproc.Imgproc;// 创建一个匹配结果矩阵intresultCols=graySource.cols()-grayTemplate.cols()+1;intresultRows=graySour...
# 读取模板图像和待检测图像 template = cv2.imread('template.jpg', 0) w, h = template.shape[::-1] # 使用模板匹配 res = cv2.matchTemplate(gray_image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(res >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2...
OpenCV-模板匹配cv::matchTemplate 函数原型 void matchTemplate( InputArray image, InputArray templ,OutputArray result, int method, InputArray mask = noArray()); 参数说明 InputArray类型的image,输入图像。 InputArray类型的templ,待匹配图像。 OutputArray类型的result,输出匹配结果。
sys.argv[1])template=cv2.imread(sys.argv[2])th,tw=template.shape[:2]result=cv2.matchTemplate(...
OpencvMatchTemplate（轮廓匹配）#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv;Mat img1, img2, img3, img4,img_result, img_gray1, img_gray2, img_gray3, img_hsv1, img_hsv2, img_hsv3;MatND img_hist1, img_hist2, img_hist3;char win1[] ...
matchTemplate(image, templ, method[, result[, mask]]) Image:参数表示待搜索源图像,必须是8位整数或32位浮点。 Templ:参数表示模板图像,必须不大于源图像并具有相同的数据类型。 Method:参数表示计算匹配程度的方法。 Result:参数表示匹配结果图像,必须是单通道32位浮点。如果image的尺寸为W x H,templ的尺寸为...
方法/步骤 1 模板匹配函数cvMatchTemplate依次计算模板与待测图片的重叠区域的相似度，并将结果存入映射图像result当中，也就是说result图像中的每一个点的值代表了一次相似度比较结果。2 result的尺寸大小。如图可知，模板在待测图像上每次在横向或是纵向上移动一个像素，并作一次比较计算，由此，横向比较W-w+1次，...
result = cv2.matchTemplate(img1_processed, img2_processed, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # print(result) similarity_scores[i, j] = np.max(result) # 计算每个字符与其他字符的平均相似度 print(similarity_scores) average_similarity = np.mean(...