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 —— minMaxLoc 寻找图像全局最大最小值 寻找最值:minMaxLoc 函数 minMaxLoc 函数的作用是在数组中找到全局最小和最大值。 void minMaxLoc(InputArray src, double* minVal, double* maxVal = 0, Point* minLoc = 0, Point* maxLoc = 0, InputArray mask = noArray()); src,输入的数组,若是图像,需...
重写回调函数后,我们只要使用setMouseCallback函数打开调用即可使用 minMaxLoc()函数找最大最小值 函数原型:void minMaxLoc(InputArray src,double * minVal=0,double* maxVal=0,Point* minLoc=0,Point* maxLoc=0,InputArray mask=noArray()) 参数说明: - InputArray型的src,是单通道的输入阵列 - double * 型的...
Mat src = imread("E:/images/55.jpg", 0); double minValue, maxValue; Point minLoc, maxLoc; cv::minMaxLoc(src, &minValue, &maxValue, &minLoc, &maxLoc); cout << "图像灰度最小值:" << minValue << "\n" << "图像灰度最小值的位置:" << minLoc << "\n" << "***" << "\...
minMaxLoc函数实现的功能是寻找图像中指定区域内的最值,并将寻找到的最值以及相关的数据通过该函数返回。但要注意的是,src参数必须是表示单通道图像的矩阵。如果是多通道图像,需要使用np.reshape函数将其转换为单通道图像,或者分别寻找每个通道的最值,然后寻找指定区域内的最值。第2个参数mask用于在图像的指定区域内寻...
你将看到以下功能:cv.matchTemplate(),cv.minMaxLoc() 理论 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。为此,OpenCV带有一个函数cv.matchTemplate()。 它只是将模板图像滑动到输入图像上(就像在2D卷积中一样),然后在模板图像下比较模板和输入图像的拼图。
target=cv2.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1.jpg')tpl=cv2.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1target.png')th,tw=tpl.shape[:2]result=cv2.matchTemplate(target,tpl,cv2.TM_SQDIFF_NORMED)min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(result)tl=min_loc ...
opencv的函数minMaxLoc:在给定的矩阵中寻找最大和最小值,并给出它们的位置。 该功能不适用于多通道阵列,如果需要在所有通道中查找最小或最大元素,要先将阵列重新解释为单通道。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 minMaxLoc(src,mask=None)->minVal,maxVal,minLoc,maxLoc ...
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(res) top_left = max_loc bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h) cv.rectangle(img, top_left, bottom_right, (0,255,0), 2) # 3 图像显示 plt.ims top_left = max_loc bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h) cv.rectangle(img, top_left, bottom_right, (0,255,0), 2) # 3 图像显示 plt.ims![请添加图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/ed1d880cf7344b85...