TM_CCORR_NORMED:计算归一化相关性,计算出来的值越接近1,越相关 TM_CCOEFF_NORMED:计算归一化相关系数,计算出来的值越接近1,越相关 #模板匹配img=cv.imread("E:\\Pec\\lida.jpg",0)template=cv.imread("E:\\Pec\\face.jpg",0)#cv_show("lida",img)#cv_show("tem",template)h,w=template.shape[:...
这类方法利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大. ②:标准平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF_NORMED ③:相关匹配 method=CV_TM_CCORR 这类方法采用模板和图像间的乘法操作,所以较大的数表示匹配程度较高,0标识最坏的匹配效果. ④:标准相关匹配 method=CV_TM_CCORR_NORMED ⑤:相关匹配 method=...
这类方法利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大. ②:标准平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF_NORMED ③:相关匹配 method=CV_TM_CCORR 这类方法采用模板和图像间的乘法操作,所以较大的数表示匹配程度较高,0标识最坏的匹配效果. ④:标准相关匹配 method=CV_TM_CCORR_NORMED ⑤:相关匹配 method=...
①:平方差匹配method=CV_TM_SQDIFF 这类方法利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大. ②:标准平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF_NORMED ③:相关匹配 method=CV_TM_CCORR 这类方法采用模板和图像间的乘法操作,所以较大的数表示匹配程度较高,0标识最坏的匹配效果. ④:标准相关匹配 method=CV_TM...
TM_CCORR_NORMED:计算归一化相关性,计算出来的值越接近1,越相关 TM_CCOEFF_NORMED:计算归一化相关系数,计算出来的值越接近1,越相关 #模板匹配 img=cv.imread("E:\\Pec\\lida.jpg",0) template=cv.imread("E:\\Pec\\face.jpg",0) #cv_show("lida",img) ...
1.CV_TM_SQDIFF,平方差匹配法。得到的数值越小,说明越匹配。 2.CV_TM_SQDIFF_NORMED,归一化平方差匹配法。得到的数值越小,说明越匹配。 3.CV_TM_CCORR,相关匹配法。得到的数值越大,说明越匹配。该方法容易受背景干扰。 4.CV_TM_CCORR_NORMED,归一化相关匹配法。得到的数值越大,说明越匹配。该方法容易受背...
cv.TM_CCORR_NORMED, cv.TM_CCOEFF_NORMED, cv.TM_SQDIFF_NORMED] th, tw = tpl.shape[:2] for md in methods: result = cv.matchTemplate(target, tpl, md) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(result) # 如果方法是 TM_SQDIFF 或 TM_SQDIFF_NORMED,则取最小值 ...
①:平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF 这类方法利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大. ②:标准平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF_NORMED ③:相关匹配 method=CV_TM_CCORR 这类方法采用模板和图像间的乘法操作,所以较大的数表示匹配程度较高,0标识最坏的匹配效果. ...
1.CV_TM_SQDIFF,平方差匹配法。得到的数值越小,说明越匹配。 2.CV_TM_SQDIFF_NORMED,归一化平方差匹配法。得到的数值越小,说明越匹配。 3.CV_TM_CCORR,相关匹配法。得到的数值越大,说明越匹配。该方法容易受背景干扰。 4.CV_TM_CCORR_NORMED,归一化相关匹配法。得到的数值越大,说明越匹配。该方法容易受背...
上图表示使用TM_CCORR_NORMED方法滑动小块图像得到结果R。最亮的位置代表匹配度最高。正如缩减,红色圆圈标记的区域是值最大的位置,因此这个位置(左亮点作为左上角,宽和高与小块图像相同的矩形框的位置)认为是最佳匹配。 在实践中,我们使用minMaxLoc函数在矩阵R中定位匹配度最高的值(或者最低的值,根据匹配方法而定...