cv.TM_CCORR_NORMED 相关匹配法 它计算目标图像和模板图像的像素值相关系数,并将相关系数作为匹配结果。 相关系数越大,表示匹配程度越好。 可以缩写为3。 cv.TM_CCOEFF_NORMED 相关系数匹配法 相关系数匹配法也是一种基于像素值相关性的匹配方法,但与相关匹配法不同,它使用的是归一化的相关系数。 归一化的相关系数...
根据前面章节获取的图像特征点和描述子之后,可以将两幅图像进行特征匹配。 1 暴力特征匹配 通过枚举的方式进行特征匹配,使用第一幅图像中一个特征的描述子,并使用一些距离计算将其与第二幅图像中的所有其他特征匹配,返回最近的一个。 opencv中提供的函数是:BFMatcher(normType,crossCheck) normType表示计算距离的方式(...
模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效。 模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域 所以模板匹配首先需要一个模板图像(给定的子图像) 另外需要一个待检测图像—源图像 在待检测图像上,从左到右,从上向下,计算模板图像与重叠子...
3、FLANN单应性匹配 两幅不在一个平面角度的照片,通过其中一幅照片(小图像)的特征点,与第二幅(大图像)中的特征点可以确定这部分位置在第二幅中的位置。我们通过cv2.findHomography()函数,计算这对图像的透视变化矩阵,然后通过cv2.perspectiveTransform()找到在第二图像(大图像)中的第一幅图像的位置。 import nump...
1. 模板匹配 模板匹配就是在图像A中寻找与图像B最相似的部分,一般将图像A称为输入图像,图像B称为模板图像。操作方式是B在A图像上从左到右自上而下滑动,遍历所有的像素。 模板匹配函数: result = cv2.matchTemplate( image, temp1, mothod[,mask] ) ...
在Python中使用OpenCV进行图像匹配,可以遵循以下步骤: 导入OpenCV库: 首先,需要导入OpenCV库。如果尚未安装,可以通过pip install opencv-python进行安装。 python import cv2 加载需要匹配的图像和模板图像: 使用cv2.imread()函数加载需要匹配的图像(目标图像)和模板图像。 python target_image = cv2.imread('target_im...
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。 它返回一个灰度图像,其中每个像素表示该像素的邻域与模板匹配的相似度。如果...
1:模板匹配 案例需要的图像以及模板如下: 我们需要从一个图片中,找到这个“模板” ,然后把它从图中标记出来,像这样: 示例代码如下: importcv2ascvimportnumpyasnp#图像模板匹配src=cv.imread("ma.jpg")#待测图片tpl=cv.imread("ma-1.png")#模板cv.imshow("input",src)cv.imshow("tpl",tpl)th,tw=tpl....
opencv-python特征匹配 本章节介绍暴力特征匹配,FLANN特征匹配等。 根据前面章节获取的图像特征点和描述子之后,可以将两幅图像进行特征匹配。 1 暴力特征匹配 通过枚举的方式进行特征匹配,使用第一幅图像中一个特征的描述子,并使用一些距离计算将其与第二幅图像中的所有其他特征匹配,返回最近的一个。