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...
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,需为单通道图像。 minVal,返回最小值的指针。若无...
在查找最佳匹配时,首先要确定使用的是何种 method,然后再确定到底是查找最大值,还是查找最小值。查找最值(极值)与最值所在的位置,可以使用 cv2.minMaxLoc()函数实现。 minVal, maxVal, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc( src [, mask] ) src 为单通道数组。 minVal 为返回的最小值,如果没有最小值,则可以是...
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" << "***" << "\...
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 ...
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。
2维情况）的指针， 如果未指定则使用NULLmaxLoc – 指向最大值位置（2维情况）的指针， 如果未指定则使用NULLmask – 可选的蒙版，用于选择待处理子区域int main(){ Mat img = imread("raw.jpg",0); imshow("raw_img",img); double minVal = 0, maxVal = 0; Point minPt,maxPt; minMaxLoc(img,&...
(_, score, _, _) = cv2.minMaxLoc(result) scores.append(score) # the classification for the digit ROI will be the reference # digit name with the *largest* template matching score groupOutput.append(str(np.argmax(scores)))...