这里主要用了OpenCV的matchTemplate和normalize函数,前者是模板匹配,后者是对相似度量进行归一化操作;由于不同相似度量代表的意义不同,当选择SSD或SAD时,我们选择相似度量的最小值作为匹配目标,当选择其他的匹配模式,我们选择相似度量的最大值作为匹配目标。 2.5 结果分析 第一张图为匹配结果图,白色方框区域为匹配结果...
第一步:读入目标图片,读入模板图片,对目标图片和模板图片进行灰度化操作 第二步:使用cv2.matchtemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) 进行模板匹配,获得大量的ret结果 第三步:使用min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret) # 找出最大值数所在的位置 第四步:使用cv2.rectangle(ori...
//模板匹配result最小值 double maxValude; //模板匹配result最大值 Point minPoint; //模板匹...
method:实现模板匹配的算法,主要有: 平方差匹配(CV_TM_SQDIFF):利用模板与图像之间的平方差进行匹配,最好的匹配是0,匹配越差,匹配的值越大。 相关匹配(CV_TM_CCORR):利用模板与图像间的乘法进行匹配,数值越大表示匹配程度较高,越小表示匹配效果差。 利用相关系数匹配(CV_TM_CCOEFF):利用模板与图像间的相关系...
模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。 根据上面的解释呢,我们就能得到如下定义: 模板就是一副已知的小图像,而模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标,已知该图中有要找的目标,且该...
相关匹配 CV_TM_CCOEFF 标准相关匹配 CV_TM_CCOEFF_NORMED 1.2 计算步骤 有一张模板图像Templa和一张较大的待搜索图像Image,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。 具体就是将模板图像滑动到输入图像上(就像在卷积操作一样),然后在模板图像下比较模板和输入图像的子图的相似度。
【2】模板匹配,指定mask参数为步骤【1】获得的掩码图像。 代码语言:javascript 复制 matchTemplate(src,temp,result,TM_CCOEFF_NORMED,mask); 匹配结果与源码如下: 实例一: 实例二: 实例三: 代码语言:javascript 复制 // 公众号:OpenCV与AI深度学习// 作者:Color Space#include"pch.h"#include"opencv2/opencv.hp...
matchTemplate函数的常用可选模式有 cv.TM_SQDIFF_NORMED 平方差匹配法 cv.TM_SQDIFF_NORMED方法是一种匹配模板的方法,它计算目标图像和模板图像之间的差异,并返回最小差异的位置。它计算目标图像和模板图像的差的平方,并将差的平方和作为匹配结果。匹配结果越小,表示匹配程度越好。可以在传参时缩写为数字1,在上面的...
今天我们就简单的利用OpenCV处理通过提取轮廓和匹配等方式来实现模式匹配的字符识别。 效果图如下: 实验前的准备 首先我们使用的python版本是3.6.5所用到的库有cv2库用来图像处理; Numpy库用来矩阵运算,这里主要用来对图像像素值相关性处理;imutils库...