模板匹配原理：在给定的图片中查找和模板最相似的区域API：利用cv.matchTemplate()进行模板匹配，然后使用cv.minMaxLoc()搜索最匹配的位置。霍夫线检测原理：将要检测的内容转换到霍夫空间中，利用累加器统计最优解，将检测结果表示处理API：cv2.HoughLines()注意：该方法输入是的二值化图像，在进行检测前要将图像进行...
如果矩阵中存在多个最大值或者最小值时,minMaxLoc()函数输出最值的位置为按行扫描从左向右第一次检测到最值的位置,同时输入参数时一定要注意添加取地址符。 为了让读者更加了解minMaxLoc()函数的原理和使用方法,在代码清单3-9中给出寻找矩阵最值的示例程序,在图3-6中给出了程序运行的最终结果,在图3-7给出了创...
这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否“相似”,当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标。 在OpenCV中,提供了相应的函数完成这个操作。 matchTemplate 函数:在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像 minMaxLoc 函数:在给定的矩阵中寻找最大和最小值,并给出它们的位置 在...
//计算最大最小响应值 cv::minMaxLoc (cornerStrength,&minStrength,&maxStrength); cv::Mat dilated; //默认3*3核膨胀,膨胀之后,除了局部最大值点和原来相同,其它非局部最大值点被 //3*3邻域内的最大值点取代 cv::dilate (cornerStrength,dilated,cv::Mat()); //与原图相比,只剩下和原图值相同的点,...
当你得到这幅图之后,就可以使用函数 cv2.minMaxLoc() 来找到其中的最小值和最大值的位置。 第一个值为矩形左上角的点(x, y),(w, h)为 模板矩形的宽和高。这个矩形就是找到的模板区域了。 二 模板匹配的方法 1. 模板匹配支持的方法 模板匹配的方法,参数method支持以下几种: ...
1. 原理 查找Python和OpenCV找到图像的最亮点,主要利用 **cv2.minMaxLoc **方法。 使用cv2.minMaxLoc 找到的实际上不是一个区域——它只是整个图像中最亮的单个像素。 **cv2.minMaxLoc找到的是整个图像中单个最亮的像素。 **因此使用极易受到噪音的干扰。在正常情况下不会出现明亮像素的区域(在这种情况下,是视神...
minVal,maxVal,minLoc,maxLoc=cv.minMaxLoc(R) minVal:最小值 maxVal:最大值 minLoc:最小值位置 maxLoc:最大值位置 找到最大值所在位置;如果是CV_ TM_ SQDIFF,则找到最小值 举例: #7.1 import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
读取输入和模板图像使用 cv2.matchTemplate() 应用模板匹配如果方法是cv2.TM_SQDIFF或cv2.TM_SQDIFF_NORMED，则取最小值，否则取最大值。这可以使用cv2.minMaxLoc()函数来完成，该函数查找最小和最大元素值及其位置。一旦找到最小/最大位置，我们可以通过将此位置作为左上角并使用模板的 (w,h) 轻松绘制矩形。多个...