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、函数接口 模板匹配的接口形式: cv2.ma...
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 ...
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...
matchTemplate(img,tpl,method[,result[,mask]]) matchTemplate中参数img为目标图像,tpl为原图,method是所使用的匹配算法,result是匹配结果图像。 我们首先引入所需库: 代码语言:javascript 复制 importcv2importnumpyasnp target=cv2.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1.jpg')tpl=cv2.imread(r'C:\Users\mx\Desktop...
matchTemplate(image, templ, method) 参数: image:查找模版的原图。 templ:用于查找的模版。 method:匹配方法,指定匹配模板的算法。 #匹配方法0/cv2.TM_SQDIFF:平方差匹配 算法:计算输入图像和模板之间的每个像素差的平方。 结果:值越小,匹配程度越高。1/cv2.TM_SQDIFF_NORMED:标准化平方差匹配 ...
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...
("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.matchTemplate(target,tpl,md)min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv.minMaxLoc(result)ifmd==cv.TM_SQDIFF_NORMED:tl=min_locelse:tl=max_...
模板匹配应用的场景非常多,OCR(字符识别),目标检测、定位等等。OpenCV中,你可以使用cv2.matchTemplate()来完成。对于其中的计算原理,可参考如下博客: CV学习笔记(十一):模板匹配https://www.jianshu.com/p/79aa4cd67200 cv2.matchTemplate(img, templ, method) ...