这里主要用了OpenCV的matchTemplate和normalize函数,前者是模板匹配,后者是对相似度量进行归一化操作;由于不同相似度量代表的意义不同,当选择SSD或SAD时,我们选择相似度量的最小值作为匹配目标,当选择其他的匹配模式,我们选择相似度量的最大值作为匹配目标。 2.5 结果分析 第一张图为匹配结果图,白色方框区域为匹配结果...
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...
//模板匹配result最小值 double maxValude; //模板匹配result最大值 Point minPoint; //模板匹...
1.平方差匹配-CV_TM_SQDIFF 从名字来理解,平方差匹配就是通过计算每个像素点的差的平方的和,和数学中统计里面的平方差类似。但是因为我们要的只是一个值,所以我们最后不需要求平均。 其公式如下: 如果相近,则每个差都很小,最终的和也很小,如果完全一致,则差为0,所以最好的匹配就是这个值为零的时候。值越大...
机器学习炙手可热的今天,貌似好多人都信手拈来“K-NN”、“Bayes Classifier”、“PCA”这种主流的模式识别算法。但是我们今天要聊的是传统、最近单的模板匹配。 模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本...
ifmethod ==0ormethod ==1:#根据不同的模式最佳匹配位置取值方法不同 match_loc = min_max[2] else: match_loc = min_max[3] #注意计算右下角坐标时x坐标要加模板图像shape[1]表示的宽度,y坐标加高度 right_bottom = (match_loc[0] + img_templ.shape[1], match_loc[1] + img_templ.shape[0...
模板匹配API: result = cv2.matchTemplate(img, template, method) 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...
【2】模板匹配,指定mask参数为步骤【1】获得的掩码图像。 代码语言:javascript 复制 matchTemplate(src,temp,result,TM_CCOEFF_NORMED,mask); 匹配结果与源码如下: 实例一: 实例二: 实例三: 代码语言:javascript 复制 // 公众号:OpenCV与AI深度学习// 作者:Color Space#include"pch.h"#include"opencv2/opencv.hp...
matchTemplate函数的常用可选模式有 cv.TM_SQDIFF_NORMED 平方差匹配法 cv.TM_SQDIFF_NORMED方法是一种匹配模板的方法,它计算目标图像和模板图像之间的差异,并返回最小差异的位置。它计算目标图像和模板图像的差的平方,并将差的平方和作为匹配结果。匹配结果越小,表示匹配程度越好。可以在传参时缩写为数字1,在上面的...