2. 匹配算法 TM_SQDIFF是平方差匹配;TM_SQDIFF_NORMED是标准平方差匹配。利用平方差来进行匹配,最好匹配为0;匹配越差,匹配值越大。 TM_CCORR是相关性匹配;TM_CCORR_NORMED是标准相关性匹配。采用模板和图像间的乘法操作,数越大表示匹配程度较高,0表示最坏的匹配效果。 TM_CCOEFF是相关性系数匹配;TM_CCOEFF_NOR...
(result_window, WINDOW_AUTOSIZE); const char* trackbar_label = "Method: \n 0: SQDIFF \n 1: SQDIFF NORMED \n 2: TM CCORR \n 3: TM CCORR NORMED \n 4: TM COEFF \n 5: TM COEFF NORMED"; createTrackbar(trackbar_label, image_window, &match_method, max_Trackbar, MatchingMethod); ...
< \f[R(x,y)= \sum _{x',y'} (T(x',y') \cdot I(x+x',y+y'))\f]TM_CCORR_NORMED =3,//!< \f[R(x,y)= \frac{\sum_{x',y'} (T(x',y') \cdot I(x+x',y+y'))}{\sqrt{\sum_{x',y'}T(x',y')^2 \cdot \sum_{x',y'} I(x+x',y+y')^2}}\f]TM_C...
method = {'cv2.TM_CCOEFF','cv2.TM_CCOEFF_NORMED','cv2.TM_CCORR', \ 'cv2.TM_CCORR_NORMED','cv2.TM_SQDIFF','cv2.TM_SQDIFF_NORMED'} res = cv2.matchTemplate(img,template,cv2.TM_SQDIFF) print(res.shape) print("(%d, %d)"%(h1-h2+1,w1-w2+1)) #这里为什么shape会加1呢? 1. 2. ...
TM_CCORR是相关性匹配;TM_CCORR_NORMED是标准相关性匹配。采用模板和图像间的乘法操作,数越大表示匹配程度较高,0表示最坏的匹配效果。 TM_CCOEFF是相关性系数匹配;TM_CCOEFF_NORMED是标准相关性系数匹配。将模版对其均值的相对值与图像对其均值的相关值进行匹配,1表示完美匹配,-1表示糟糕的匹配,0表示没有任何相关...
TM_CCORR_NORMED,计算归一化相关性,计算结果越接近1越好。 TM_CCOEFF_NORMED,计算归一化相关系数,计算结果越接近1越好。 4)通过相似点,获得其在原图像中的最小值,最大值,和位置最小,最大值。 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) 5)绘制区域。 min_val, max_val, min_loc, ...
cv2.TM_CCORR_NORMED : 计算归一化相关性, 计算出来的值越接近1, 越相关 cv2.TM_CCOEFF_NORMED : 计算归一化相关系数, 计算出来的值越接近1,越相关"""importcv2importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltdefcv_show(name, img): cv2.imshow(name, img) ...
上图(右)就是TM_CCORR_NORMED方法处理后的结果图像 R . 最白的位置代表最高的匹配. 正如您所见, 黑色框住的位置很可能是结果图像矩阵中的最大数值, 所以这个区域 (以这个点为顶点,长宽和模板图像一样大小的矩阵) 被认为是匹配的. 实际上, 我们使用函数minMaxLoc来定位在矩阵 R 中的最大值点 (或者最小值...
②TM_CCORR是相关性匹配;TM_CCORR_NORMED是标准相关性匹配。采用模板和图像间的乘法操作,数越大表示匹配程度较高, 0表示最坏的匹配效果。 ③TM_CCOEFF是相关性系数匹配;TM_CCOEFF_NORMED是标准相关性系数匹配。将模版对其均值的相对值与图像对其均值的相关值进行匹配,1表示完美匹配,-1表示糟糕的匹配,0表示没有任...
来看结果,cv.TM_CCOEFF方法: cv.TM_CCOEFF_NORMED: cv. TM_CCORR: cv.TM_CCORR_NORMED: cv.TM_SQDIFF: cv.TM_SQDIFF_NORMED: 由此我们完成了OpenCV的模板匹配,它属于最简单的目标识别,对图像的要求比较高,当原图进行了旋转或者是缩放时,这种匹配方法经常会失效,这个大家可以自行实验,将原图放大或者是缩小,又...