minLoc, maxLoc) = cv2.minMaxLoc(gray),该函数是用来获取图像中的最大值和最小值 所在的位置,而图像中的最大值其实就是最亮的像素点,图像中的最小值其实就是最暗的像素点,该函数的输入参数是一张灰度图像,该函数会返回最大值、最小值、最大值所在位置和最小值所在位置等,咱们能够根据得到的位置信息绘制结...
max_loc:最大值的位置。 注意:函数 cv2.minMaxLoc() 处理的对象为灰度图像 importnumpyasnpimportcv2# 使用 cv2.minMaxLoc()在图像内查找掩码指定区域内的最大值,最小值以及其位置#---读取及显示原始图像---o1=cv2.imread("cell.png",-1)cv2.imshow("before o1",o1)gray=cv2.cvtColor(o1,cv2.COLOR_BGR2...
如果输入图像的大小是(WxH),模板的大小是(wxh),输出的结果的大小就是(W-w+1, H-h+1)。 当你得到这幅图之后,就可以使用函数 cv2.minMaxLoc() 来找到其中的最小值和最大值的位置。 第一个值为矩形左上角的点(x, y),(w, h)为 模板矩形的宽和高。这个矩形就是找到的模板区域了。 二 模板匹配的方...
[100, 43, 46], [124, 255, 255]) cv2.imshow("", getmask) cv2.waitKey() ; minMaxLoc函数使用范例 img := cv2.imread("C:\Users\HP\AppData\Local\Packages\Microsoft.AAD.BrokerPlugin_cw5n1h2txyewy\AC\INetCache\QHO4UEI4\illustration[1].png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) MsgBox cv2.minMaxLoc...
接下来,使用cv2.matchTemplate()函数来进行模板匹配。该函数将模板图像在原始图像上滑动,并比较模板和原始图像下的区域,返回一个匹配结果图像。 python # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(original_image, template_image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) 获取匹配结果,并找到最佳匹配位置: 使用cv2.minMaxLoc()函数来获取...
即通过函数 cv2.minMaxLoc()来查找函数 cv2.matchTemplate()返回值中的最值位置,就可以找到最佳模板匹配的位置。 当method 的值为 cv2.TM_SQDIFF 和 cv2.TM_SQDIFF_NORMED 时: minVal, maxVal, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(matchTemplate 函数的返回值) topLeft = minLoc # 查找最小值所在的位置 bottomRigh...
OpenCV中提供了多种方法来读取图像文件。最常用的方法是使用cv2.imread()函数,该函数可以读取多种格式的图像文件。下面是一个简单的例子: image = cv2.imread('path/to/your/image.jpg') 这里需要注意的是,cv2.imread()函数默认读取的图像是BGR格式(蓝-绿-红),而不是常见的RGB格式(红-绿-蓝)。
我们可以使用以下函数找到图像矩阵的最大值、最小值以及它们相应的索引位置: min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(gray) gray指代图像的灰度图像,我们直接来看代码: view plaincopy to clipboardprint? import cv2 import numpy as np ...
# 使用cv2.matchTemplate()函数进行模板匹配result=cv2.matchTemplate(original_img,template_img,cv2.TM_CCOEFF_NORMED) 1. 2. 3. 使用cv2.minMaxLoc()函数获取匹配结果 然后,我们使用cv2.minMaxLoc()函数来获取匹配结果的最小值、最大值、最小位置和最大位置。
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) 参数说明: 1.img: 2.template:模板 3.method:实现模板匹配的算法。主要有: a.平方差匹配(CV_TM_SQDIFF):利用模板与图像之间的平方差进行匹配,最好的匹配是0。 匹配越差,匹配的值越大。