为了构造这个矩阵,opencv提供了一个函数:cv2.getRotationMatrix2D(),这个函数需要三个参数,旋转中心,旋转角度,旋转后图像的缩放比例,比如下例: center表示中间点的位置,-5表示逆时针旋转5度,1表示进行等比列的缩放 M是2x3的矩阵 #选出所有匹配旋转模板且不重复的图案 def make_contour(template,w,h,angle,thresho...
分析: 求 正方体 绕 任意轴 p1p2 向量, 旋转 sita 角度后 , 在 平面 xoy 平面上的 投影面积。 (旋转 + 凸包面积)。 由于是 任意轴 ,故在 代入 旋转公式前, 先平移(-p1)向量, 再 代入旋转公式, 再 逆平移(p1); 注意, 题中 案例 2 ,中的 275 应改成 270, 这题 做了 ,显然 却不能提交。
使用金字塔下采样,将模板和待匹配图均缩小后匹配;加大匹配搜寻角度的步长,比如从每1°匹配一次改为每5°匹配一次等。 实现步骤: 【1】旋转模板图像。旋转图像本身比较简单,下面是代码: 代码语言:javascript 复制 //旋转图像MatImageRotate(Mat image,double angle){Mat newImg;Point2f pt=Point2f((float)image.co...
]), plt.yticks([])plt.show()拓展：模板匹配不适用于尺度变换，视角变换后的图像，这时我们就要使用关键点匹配算法，比较经典的关键点检测算法包括SIFT和SURF等，主要的思路是首先通过关键点检测算法获取模板和测试图片中的关键点；然后使用关键点匹配算法处理即可，这些关键点可以很好的处理尺度变化、视角变换、旋转...
这就说明,我们要找的模板是里图像里标标准准存在的,这里说的标标准准,就是说,一旦图像或者模板发生变化,比如旋转,修改某几个像素,图像翻转等操作之后,我们就无法进行匹配了,这也是这个算法的弊端。 所以这种匹配算法,相当于“人工智障式”匹配,就是在待检测图像上,从左到右,从上向下对模板图像与小东西的图像进行...
下面是结果图像。算法的缺点 从上面的结果，你可能已经猜到了这种方法的问题。显然，模板匹配是平移不变的。但从上图可以看出，扑克牌中旋转的、尺寸较小的红心未被检测到。因此，该算法不是旋转和尺度不变的。其它可能出现的问题还包括遮挡、照明和背景变化等。#AI助手创作季# ...
OpenCV中模板匹配不支持旋转角度、不支持多尺度跟多对象模板匹配,同时匹配速度比较慢,针对不支持旋转,通过对模板生成不同角度模板支持多角度支持,生成不同尺度模板支持多尺度支持,通过设置阈值实现多目标匹配,这样就实现了多角度、多目标、多尺度模板匹配。测试运行结果如下: ...
有一张模板图像Templa和一张较大的待搜索图像Image,模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。 具体就是将模板图像滑动到输入图像上(就像在卷积操作一样),然后在模板图像下比较模板和输入图像的子图的相似度。 它返回一个灰度图像,其中每个像素表示该像素的邻域与模板匹配的相似度。如果...
Opencv中的旋转操作是通过仿射变换来实现的。使用getRotationMatrix2D函数来计算出旋转的变换矩阵。使用warpAffine函数来对图像进行仿射变换,从而实现图像的旋转效果。在进行仿射变换时,Opencv会对图像进行插值计算,以确保图像旋转后的质量和清晰度。 三、模板匹配原理 3.1 模板匹配的概念 模板匹配是一种在图像中寻找指定模...