double m1 = Cv2.MatchShapes(contours[0], contours[5], ShapeMatchModes.I3); double m2 = Cv2.MatchShapes(contours[1], contours[5], ShapeMatchModes.I3); double m3 = Cv2.MatchShapes(contours[2], contours[5], ShapeMatchModes.I3); double m4 = Cv2.MatchShapes(contours[3], contours[5], Shap...
parameter # 方法参数(OpenCV4.5.5暂时还不支持))->retval method:ShapeMatchModes A,B分别表示两个输入的物体轮廓 其中hAi,hBi为A,B的 Hu 不变矩 示例代码 代码语言:javascript 复制 img=255-mt.cv_rgb_imread('conc.png',gray=True)contours,hierarchy=cv2.findContours(img,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX...
复制 TemplateMatchModes matchMode=TM_CCOEFF_NORMED;switch(nccMethod){case0:matchMode=TM_SQDIFF;break;case1:matchMode=TM_SQDIFF_NORMED;break;case2:matchMode=TM_CCORR;break;case3:matchMode=TM_CCORR_NORMED;break;case4:matchMode=TM_CCOEFF;break;case5:matchMode=TM_CCOEFF_NORMED;break;}//在没有旋转的...
熟悉OpenCV的朋友肯定都知道OpenCV自带的模板匹配matchTemplate方法是不支持旋转的,也就是说当目标和模板有角度差异时匹配常常会失败,可能目标只是轻微的旋转,匹配分数就会下降很多,导致匹配精度下降甚至匹配出错。另一个方法是matchShape(形状匹配),匹配时需要轮廓分明才容易匹配成功,但无法的到匹配角度,也不方便使用。本文...
; ContourApproximationModes Static CHAIN_APPROX_NONE := 1 Static CHAIN_APPROX_SIMPLE := 2 Static CHAIN_APPROX_TC89_L1 := 3 Static CHAIN_APPROX_TC89_KCOS := 4; ShapeMatchModes Static CONTOURS_MATCH_I1 := 1 Static CONTOURS_MATCH_I2 := 2...
cv2.ShapeMatchModes (11) 练习 demo1 import cv2 import numpy as np # 载入手写数字图片 img = cv2.imread('handwriting.jpg', 0) _, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, 3, 2) # 创建出两幅彩色图用...
match_loc = min_max[2] else: match_loc = min_max[3] #注意计算右下角坐标时x坐标要加模板图像shape[1]表示的宽度,y坐标加高度 right_bottom = (match_loc[0] + img_templ.shape[1], match_loc[1] + img_templ.shape[0]) print('result.min_max:',min_max) ...
函数cv2.matchShape() 可以比较两个形状或轮廓的相似度。如果返回值越小,匹配越好。它是根据 Hu 矩来计算的. ret, thresh = cv2.threshold(img1, 127, 255, 0) ret, thresh2 = cv2.threshold(img2, 127, 255, 0) contours,hierarchy= cv2.findContours(thresh, 2, 1) ...
其中,参数3是匹配方法,详情可参考:ShapeMatchModes,参数4是OpenCV的预留参数,暂时没有实现,可以不用理会。 形状匹配是通过图像的Hu矩来实现的(cv2.HuMoments()),大家如果感兴趣,可以参考:Hu-Moments 练习 前面我们是对图片中的数字3进行轮廓特征计算的,大家换成数字1看看。 (选做)用形状匹配比较两个字母或数字(...
该参数通过TemplateMatchModes实现,如下表所示: 参数取值含义 cv2.TM_SQDIFF 0 以方差为依据进行匹配。若完全匹配,则结果为0;若不匹配,则会得到一个很大的差值 cv2.TM_SQDIFF_NORMED 1 标准(归一化)平方差匹配 cv2.TM_CCORR 2 相关匹配,这类方法将模板图像与输入图像相乘,如果乘积越大,则匹配度较高;如果乘积...