OpenCV模板匹配的基本概念 模板匹配是一种在图像中寻找与给定模板最相似区域的技术。在OpenCV中,模板匹配通过比较模板图像和原图像中所有可能的位置,计算它们之间的相似度,从而找到最佳匹配位置。这种方法广泛应用于图像识别、目标跟踪和图像分析等领域。 OpenCV中六种模板匹配的方法名称 OpenCV提供了六种模板匹配方法,分别...
所以模板匹配首先需要一个模板图像(给定的子图像) 另外需要一个待检测图像—源图像 在待检测图像上,从左到右,从上向下,计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配度越高,两者相同的可能性越大。 2. 匹配算法 TM_SQDIFF是平方差匹配;TM_SQDIFF_NORMED是标准平方差匹配。利用平方差来进行匹配,最好匹配为0;匹配越差,...
模板就是一副已知的小图像,而模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标,已知该图中有要找的目标,且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像元素,通过一定的算法可以在图中找到目标,确定其坐标位置。 比如上面这个图中,左边大的是图像,右面小的是模板。 这里我们注意到一个描述: 相同的尺寸、方向和图像元素 这就说明,...
【1】通过模板图像获得掩码图像。 这里获取掩码的方法不唯一,可以通过预先加载获得,可以通过二值化,图像分割等手段获得,最终的掩码图像需要与模板图像大小一致,同时为单通道图像,mask的非0像素对应的位置就是我们关心的匹配内容,灰度值为的0像素对应的位置则是无关内容。本文是通过二值化获得如下右图的mask图像: 代码...
1 模板匹配 1.1 原理 所谓的模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域，该算法的输入包括模板和图片，整个任务的思路就是按照滑窗的思路不断的移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果。实现流程：准备两幅图像：1.原图像(I)：在这幅图中，找到与模板...
使用OpenCV函数matchTemplate()来搜索图像补丁和输入图像之间的匹配 使用OpenCV函数minMaxLoc()来查找给定数组中的最大值和最小值(以及它们的位置)。 理论 什么是模板匹配? 模板匹配是一种查找图像中与模板图像(patch)匹配(相似)的区域的技术 虽然补丁必须是矩形,但可能不是所有的矩形都是相关的。在这种情况下,可以使...
opencv-python 模板匹配 模板匹配:在给定的图像中查找和模板最相似的区域。模板匹配类似于卷积,模板在原图上从左上角原点(0,0)开始滑动,计算模板与滑动窗口的差别程度,计算方法有6种,每次计算的结果放在一个矩阵中,最后输出差别程度的矩阵。原始图像为A*B,模板大小是a*b的话,输出的矩阵大小为:(A-a+1)*(B-...
以下是OpenCV中模板匹配的6种方法: 1. ():这是最基本的方法,它使用滑动窗口在源图像中查找与模板相匹配的区域。它返回一个包含每个匹配区域位置和相似度的二维数组。 2. _CCOEFF:这是使用余弦相似度作为匹配度量的一种方法。它计算模板和源图像之间的余弦相似度,并返回与模板匹配的区域位置和相似度。 3._...
1 模板匹配 1.1 原理 所谓的模板匹配,就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域,该算法的输入包括模板和图片,整个任务的思路就是按照滑窗的思路不断的移动模板图片,计算其与图像中对应区域的匹配度,最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果。 实现流程: ...