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[:...
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_...
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...
print(template.shape) methods=['cv.TM_CCOEFF','cv.TM_CCORR','cv.TM_CCOEFF','cv.TM_SQDIFF_NORMED' ,'cv.TM_CCORR_NORMED','cv.TM_CCOEFF_NORMED'] #进行模板匹配 res=cv.matchTemplate(img,template,3) #第三个参数是一个数值,1对应上面的TM_CCOEFF,同理下面 print(res.shape) min_val,max_va...
④:标准相关匹配 method=CV_TM_CCORR_NORMED ⑤:相关匹配 method=CV_TM_CCOEFF 这类方法将模版对其均值的相对值与图像对其均值的相关值进行匹配,1表示完美匹配,-1表示匹配很差,0表示没有任何相关性(随机序列). 在这里 ⑥:标准相关匹配 method=CV_TM_CCOEFF_NORMED ...
④:标准相关匹配 method=CV_TM_CCORR_NORMED ⑤:相关匹配 method=CV_TM_CCOEFF 这类方法将模版对其均值的相对值与图像对其均值的相关值进行匹配,1表示完美匹配,-1表示匹配很差,0表示没有任何相关性(随机序列). 在这里 ⑥:标准相关匹配 method=CV_TM_CCOEFF_NORMED ...
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...
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...
(opencv_core.cvSize(source.width()-this.image.width()+1,source.height()-this.image.height()+1),opencv_core.IPL_DEPTH_32F,1);opencv_core.cvZero(result);cvMatchTemplate(source,this.image,result,CV_TM_CCORR_NORMED);opencv_core.CvPointmaxLoc=newopencv_core.CvPoint();opencv_core.CvPoint...