deftemplate_image():target=cv.imread("D://work//shunping.jpg")tpl=cv.imread("d://work//shunping_face.jpg")#cv.imshow("modul",tpl)#cv.imshow("yuan",target)methods=[cv.TM_SQDIFF_NORMED,cv.TM_CCORR_NORMED,cv.TM_CCOEFF_NORMED]th,tw=tpl.shape[:2]formdinmethods:result=cv.matchTempla...
matchTemplate主要是一种匹配方法,通过判断物体在一张图片中的什么位置,从而进行定位,如下图所示: matchTemplate将会在对像素点进行匹配,匹配相似度越大,则确定该位置为目标。这个方法有一定局限性,在原图中若目标图片发生了旋转等变化,那么将会查找失败。 matchTemplate有几种匹配算法,分别是TM_SQDIFF平方差匹配、TM_CCOR...
模板匹配类似于卷积,模板在原图上从左上角原点(0,0)开始滑动,计算模板与滑动窗口的差别程度,计算方法有6种,每次计算的结果放在一个矩阵中,最后输出差别程度的矩阵。原始图像为A*B,模板大小是a*b的话,输出的矩阵大小为:(A-a+1)*(B-b+1)。 1 模板匹配 opencv中的模板匹配函数是:matchTemplate(img,template,...
importcv2importnumpyasnp source_image=cv2.imread('source_image.jpg')template_image=cv2.imread('template_image.jpg')result=cv2.matchTemplate(source_image,template_image,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(result)top_left=max_loc h,w=template_image.shape[:2]bott...
matchTemplate()模板匹配的过程就是用模板图像作为一个滑动窗口在源图像中滑动,每滑动一个像素,记录该像素处匹配的程度,这个匹配程度是一个浮点型数值,matchTemplate()计算完匹配程度后,可以用minMaxLoc()计算出匹配程度最大的值和位置,或者用阈值化处理找到满足某个阈值位置。
1、模板匹配 --- matchTemplate() 1 CV_EXPORTS_W void matchTemplate(InputArray image, InputArray temp1, OutputArray result, int method); 1. image:待搜索图像(大图) temp1:搜索模板,需和原图一样数据类型且尺寸大小不能大于源图像 reuslt:比较结果的映射图像,其必须为单通道的,32位浮点型图像,如果原图(待...
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。为此，OpenCV带有一个函数cv.matchTemplate()。它只是将模板图像滑动到输入图像上（就像在2D卷积中一样），然后在模板图像下比较模板和输入图像的拼图。OpenCV中实现了几种比较方法。（您可以检查文档以了解更多详细信息）。它返回一个灰度图像，其中每个...
python opencv matchtemplate返回参数 在使用Python的OpenCV库进行模板匹配(matchTemplate)时,函数会返回一个值,该值代表匹配的强度。这个值是一个灰度图像,其中每个像素表示该区域与模板的匹配程度。匹配强度最高的像素值为255,最低的值为0。 matchTemplate函数的基本用法如下: ```python import cv2 #加载图像和模板 ...
使用matchTemplate在原始图像中查找并匹配图像模板中的内容,并设置阈值。 复制 #使用matchTemplate对原始灰度图像和图像模板进行匹配res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)#设定阈值threshold = 0.7#res大于70%loc = np.where( res >= threshold) ...
模板匹配是在一个大图里搜索和找模板图像位置的方法。OpenCV有个函数cv2.matchTemplate()来做这个。它吧模板图像在输入图像上滑动,对比模板和在模板图像下的输入图像块。它返回了一个灰度图像,每个像素表示那个像素周围和模板匹配的情况。 如果输入图像大小是WxH而模板图像大小是wxh,输出图像的大小是(W-w+1, H-h+...