OpenCV模板匹配算法是一种在图像中寻找与给定模板图像最相似区域的算法。下面是对该算法的基本介绍、实现步骤、示例代码、结果评估、应用场景和限制的详细解释。 1. 基本概念和原理 模板匹配是一种在图像中寻找与给定模板图像最相似区域的方法。它的基本原理是在待检测的图像上滑动模板图像,并计算模板图像与滑动区域之间...
MatchTemplate(inputArray image,//源图像,必须是8-bit或者32-bit浮点数图像 inputArray image,//模板图像,类型与输入图像一致 outputarray result,//输出结果,必须是单通道32位浮点数,假设源图像wxh,模板图像Wxh,则结果必须为W-w+1,H-h+1的大小 int method,//使用的匹配方法 inputarray masknoarray()//(option...
OpenCV模板匹配算法详解 1 理论介绍 模板匹配是在⼀幅图像中寻找⼀个特定⽬标的⽅法之⼀，这种⽅法的原理⾮常简单，遍历图像中的每⼀个可能的位置，⽐较各处与模板是否“相似”，当相似度⾜够⾼时，就认为找到了我们的⽬标。OpenCV提供了6种模板匹配算法：1. 平⽅差匹配法CV_TM_SQDIFF 2....
1 c++ opencv模板匹配matchTemplate函数调用 (1)使用matchTemplate函数进行模板匹配(无mask版): void matchTemplate( InputArray image, InputArray templ, OutputArray result, int method, InputArray mask = noArray() ); 参数1 image:输入的原图参数2 templ:输入的模板图参数3 result:输出的结果图参数4 method:模板...
我把整个部分搞成了一个类,调用的方法主要是run_match,就可以直接运行,完成模板匹配。大体的功能跟OpenCV实现的模板匹配功能比较相似,改进的地方就是比较方便的实现多个对象匹配的直接输出Box框。该类完整的代码实现如下: importcv2ascv importnumpyasnp importtime ...
搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心,一用该方法马上很伤心,悲喜交加,充分感受到了理想与现实的距离,不过没关系,这里介绍一种新的模板匹配算法,主要是基于图像边缘梯度,它对图像光照与像素迁移都有很强的抗干扰能力,据说Halcon的模板匹配就是基于此的加速版本,在工业应用场景中已经得到广泛使用。
模板匹配是在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术,在OpenCV中,模板匹配由函数MatchTemplate()函数实现。需要注意的是,模板匹配不是基于直方图的,而是通过在输入图像上滑动图像块,对实际的图像块和输入图像进行匹配的一种方法。 如图,通过一个人脸图像模板,在整个输入图像上移动这张脸,寻找和这张脸...
基础原理：不只是老套的模式匹配• OpenCV中的模板匹配原理看似简单，就是将模板图像在源图像上滑动，以找到最佳匹配位置。• 其精妙之处在于对相关方法的理解。• cv::matchTemplate 给出了多种比较指标，像 TM_SQDIFF、TM_CCORR、TM_CCOEFF 等等。不过按照我在工业自动化领域的经历来讲，TM_CCOEFF_NORMED 的...
后续说为了减少计算量呢,可以提前计算出8个响应图,这样匹配计算时就可以直接查表,而无需实时计算。 再后续还有一个线性化内存,算了,我已经没看那个了,到前面这一步就已经打止了,因为我已经开始编程了。 第一步呢,我就是在考虑算法的优化问题,我看了下opencv的代码,写的很好,又很不好,让你读的很难受,但是...
1.cv::TM_SQDIFF:该方法使用平方差进行匹配,因此最佳的匹配结果在结果为0处,值越大匹配结果越差。 2.cv::TM_SQDIFF_NORMED:该方法使用归一化的平方差进行匹配,最佳匹配也在结果为0处。 3、cv::TM_CCORR:相关性匹配方法,该方法使用源图像与模板图像的卷积结果进行匹配,因此,最佳匹配位置在值最大处,值越小匹...