OpenCV 为我们提供了函数: cv2.matchTemplate()用于实现模板匹配,并使用cv2.minMaxLoc()计算匹配结果。 voidcv::matchTemplate ( InputArray image, InputArray templ, OutputArray result,intmethod, InputArray mask=noArray() ) result = cv.matchTemplate( image, templ, method[, result[, mask]] ) 参数: image...
matchtemplate 函数的语法如下: ```python cv2.matchTemplate(image, template, method, result) ``` 参数说明: - image:输入图像,即在其上查找与模板匹配的区域 - template:模板图像,即要与输入图像中的区域进行匹配的图像 - method:匹配方法,可选值有以下几种: - cv2.TM_CCOEFF:归一化相关系数 - cv2.TM_...
1.导入cv2库:```python import cv2 ``` 2.读取图像和模板图像: ```python img = cv2.imread("image.jpg", 0) # 0表示以灰度模式读取 template = cv2.imread("template.jpg", 0) ``` 3.设置matchTemplate函数的参数: ```python w,h = template.shape[::-1] threshold = 0.8 res = cv2.matchTem...
第一步:读入目标图片,读入模板图片,对目标图片和模板图片进行灰度化操作 第二步:使用cv2.matchtemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) 进行模板匹配,获得大量的ret结果 第三步:使用min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret) # 找出最大值数所在的位置 第四步:使用cv2.rectangle(ori...
信用卡数字识别: 信用卡 数字模板 涉及到的内容:主要是采用模板匹配的思想 思路: 第一部分:数字模板提取数字 第一步:读入图片 第二步:进行灰度化和二值化处理,这里的二值化使用的cv2.THRESH_BINARY_INV, 将黑色的数字转换为白色 第三步:使用cv2.findContours获得轮廓信息 ...
res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 # 3.这边是Python/Numpy的知识,后面解释 loc = np.where(res >= threshold) # 匹配程度大于%80的坐标y,x for pt in zip(*loc[::-1]): # *号表示可选参数 ...
matchTemplate 是 CV2 库中的一个重要函数,用于模板匹配。 matchTemplate 函数的作用是在图像中查找与模板图像最相似的像素位置。这个函数可以用于许多计算机视觉任务,如图像识别、目标检测等。 matchTemplate 函数的参数包括: 1.图像:输入图像,通常是一个灰度图像或彩色图像。 2.模板:要查找的模板图像,与输入图像具有...
```python result = cv2.matchTemplate(image, template, cv2.TM_SQDIFF) ``` 2.标准化平方差匹配(`cv2.TM_SQDIFF_NORMED`): -类似于平方差匹配,但是对结果进行了标准化,使匹配值在0到1之间。 ```python result = cv2.matchTemplate(image, template, cv2.TM_SQDIFF_NORMED) ``` 3.相关性匹配(`cv2.TM...
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...
res = cv2.matchTemplate(img,template,method)#返回矩阵 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) if method in [cv2.TM_SQDIFF, cv2.TM_SQDIFF_NORMED]: top_left = min_loc else: top_left = max_loc bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h) ...