1 图像校正 主要时把一个坐标系变换成另外一个坐标系,可以把一张“斜”的图变“正”,把图像投影到一个新的视平面。 利用getPerspectiveTransform(src,dst) 获取矩阵,需要定义原图四个坐标点,变换后的对应四个坐标点。warpPerspective 进行透视变换。 首先,原图上的四个角的点可以用微信截图来确定roi区域的四个角...
模板匹配算法主要为模板图像在基准图上进行由左往右、由上到下进行相关运算,最后得到一个进行相关运算后的系数矩阵:系数矩阵中的参数值用来度量模板图像在基准图中的子区域相似程度。采用相关系数来进行评判,模板匹配算法主要有基于灰度值的模板匹配、梯度值的模板匹配、相位相关匹配等方法。 灰度值匹配: 模板图像未经过...
图像配准需是指对不同条件下得到的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。最简单的做法就是求得原图像到目标图像之间的透视变换矩阵,将原图像按照矩阵进行变换,就可以得到和目标图像相似的效果。透视变换是将成像投影到一个新的视平面,也称作投影映射。 透视变换实质上是将二维的图片变换到三维的坐标系中之后再变换到...
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...
opencv进行图像匹配 第一步,导入相关的包 如果没有的话,请在终端执行pip install opencv-python进行安装 代码语言:txt 复制 import cv2 as cv 第二步,使用opencv中的函数imread()导入图片,得到实例,这个实例其实就是一个矩阵 代码语言:txt 复制 img = cv.imread("图片路径") ...
1. 图像降采样(可选) 这一步主要是为了加快之后特征提取和匹配的速度,减少后续计算量,如果不在意拼接速度,这一步可以省略。 注意,过度降采样会影响拼接结果的质量,一般根据原始图像的清晰度,可以设置降采样参数为0.5或0.25。 # 缩小图像以加快特征匹配速度factor=zoom_factorimage1_resized=cv2.resize(image1,(int...
模板匹配是用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。函数 cv2.matchTemplate() 可以查找模板位置。和 2D 卷积一样,它也是用模板图像在输入图像(大图)上滑动,并在每一个位置对模板图像和与其对应的 输入图像的子区域进行比较。 如果输入图像的大小是(WxH),模板的大小是(wxh),输出的结果的大小就是(W-w+1,...
图像配准需是指对不同条件下得到的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。最简单的做法就是求得原图像到目标图像之间的透视变换矩阵,将原图像按照矩阵进行变换,就可以得到和目标图像相似的效果。透视变换是将成像投影到一个新的视平面,也称作投影映射。
第二个参数是crossCheck,默认值是False。如果设置为True,匹配条件会更加严格。举例来说,如果A图像中的i点和B图像中的j点距离最近,并且B中的j点到A中的i点距离也最近,相互匹配,这个匹配结果才会返回。 import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt ...
image=cv2.imread(imageFile)#图像像素930×704image=numpy.hstack((image,image))#将图像水平拼接一份,此时图像像素应该是930×1408#抠出一块图像作为模版,从左上角(100,200)到右下角(500,700)的区域templ=image[100:500,200:700]#模版匹配,匹配方法:标准化平方差res=cv2.matchTemplate(image,templ,1)minval...