在OpenCV中,实现大图找小图的功能,通常通过模板匹配(Template Matching)的方法来完成。以下是详细的步骤说明以及相应的Python代码示例: 1. 读取大图和小图数据 首先,使用cv2.imread()函数加载大图和小图。 python import cv2 # 读取大图和小图 large_image = cv2.imread('large_image.jpg') # 替换为你的大图路...
BORDER_REPLICATE:复制法,也就是复制最边缘像素。 BORDER_REFLECT:反射法,对感兴趣的图像中的像素在两边进行复制例如:fedcba|abcdefgh|hgfedcb BORDER_REFLECT_101:反射法,也就是以最边缘像素为轴,对称,gfedcb|abcdefgh|gfedcba BORDER_WRAP:外包装法cdefgh|abcdefgh|abcdefg BORDER_CONSTANT:常量法,常数值填充。
opencv-matchTemplate模板匹配(大图中寻找小图) 单个匹配 11.png 12.png #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/11.png"); cv::Mat templ = cv::imread("D:/bb/tu/12.png"); cv::Mat ftmp; cv::...
- 开发者介绍整个流程 - 开发者指导小白根据流程进行操作 步骤及代码 第一步:导入必要的库 首先,我们需要导入opencv库,用于图像处理。 importcv2 1. 第二步:读取大图和小图 接下来,我们需要读取大图和小图,用于匹配。 # 读取大图img_big=cv2.imread('big_image.jpg')# 读取小图img_small=cv2.imread('small...
openCV-2.4.9 小图在大图中位置(初步接触openCV) #include <QDebug> #define log qDebug() << "[" << __FILE__ << ":" << __LINE__ << "]" cv::Mat resImage = cv::imread(resPath); cv::Mat targetImage = cv::imread(targetPath); if (resImage.empty() || targetImage.empty())...
# 使用模板匹配在图像中寻找物体 # OpenCV函数:cv2.matchTemplate(), cv2.minMaxLoc() # 模板匹配就是用来在大图中找小图,也就是说在一副图像中寻找另外一张模板图像的位置 # ===模板匹配 img = cv2.imread('learn.jpg', 0) template = cv2.imread('learn_1.jpg', 0) ...
寻找的形式是从左到右,从上到下,这个找法很形象了,一行一行的找。 在寻找的过程中,通过 OpenCV 封装好的算法,计算小图与大图的匹配度,这个匹配度越大,两张图片相同的可能性越大。 模板匹配函数原型 在Python 中,通过 help 函数,可以查看任意函数的说明。
检测一副图像中眼睛的位置,先应该在图像中找到脸,再在脸的区域中找眼睛,而不是直接在一幅图像中搜索。这样会提高程序的准确性和性能。 下面的代码演示在图像中找到足球,通过修改像素值,将足球复制粘贴。 importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('/data/messi5.jpg')ball=img[280:340,330:390]img[273:333,10...
图2:使用OpenCV,Python和计算机视觉+图像处理技术测量图像中对象的大小。 如您所见,我们已成功计算出图像中每个对象的大小 - 我们的照片正确报告为3.5in x 2in。同样,我们的镍被准确地描述为0.8英寸x 0.8英寸。 然而,并非我们所有的结果都是完美的。
python opencv 大图中 查找小图 python opencv图像处理 直方图 首先,第一个问题是什么是直方图? 直方图这个应该都知道吧,不知道的话就是下面这玩意: 那么图像灰度直方图是什么鬼? 直方图是都是由横纵坐标组成的,而图像直方图的横坐标 X 轴上表示的是像素值(不总是从 0 到 255 的范围),在纵坐标 Y 轴上表示...