OpenCV模板匹配算法详解 1 理论介绍 模板匹配是在⼀幅图像中寻找⼀个特定⽬标的⽅法之⼀，这种⽅法的原理⾮常简单，遍历图像中的每⼀个可能的位置，⽐较各处与模板是否“相似”，当相似度⾜够⾼时，就认为找到了我们的⽬标。OpenCV提供了6种模板匹配算法：1. 平⽅差匹配法CV_TM_SQDIFF 2....
1 c++ opencv模板匹配matchTemplate函数调用 (1)使用matchTemplate函数进行模板匹配(无mask版): void matchTemplate( InputArray image, InputArray templ, OutputArray result, int method, InputArray mask = noArray() ); 参数1 image:输入的原图 参数2 templ:输入的模板图 ...
就是参照这个公式,然后基于OpenCV提供的积分图计算函数,实现了NCC相似度比较计算,值在0~1之间,1表示完全相似,0表示完全不相似。 代码实现 我把整个部分搞成了一个类,调用的方法主要是run_match,就可以直接运行,完成模板匹配。大体的功能跟OpenCV实现的模板匹配功能比较相似,改进的地方就是比较方便的实现多个对象匹配...
1、平方差匹配法method=TM_SQDIFF 这类方法是用平方差来匹配,最好匹配为0,匹配越差,则匹配值越大。 2、归一化平方差匹配法method=TM_SQDIFF_NORMED 3、相关匹配法method=TM_CCORR 这类方法采用模板和图像件的乘法操作,所以较大的数表示匹配程度较高,0表示最坏的匹配结果。 4、归一化相关匹配法method=TM_CCOR...
该算法基于Opencv实现,具有旋转不变性,可实现目标的快速匹配与定位。, 视频播放量 157、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 2、收藏人数 4、转发人数 2, 视频作者 胡说视觉, 作者简介 技术开发以及代码事宜加微信GuYue_Vision,相关视频:图像分割、目标检测、特征提取、边缘
1.模板匹配(Template Match) (1)模板匹配介绍 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T(给定的子图像) 另外需要一个待检测的图像-源图像S 工作方法,在带检测图像上,从左到右,从上到下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,俩者相同的可能性越大...
【opencv-图像】模板匹配,是指在给定的图片中查找和模板最相似的区域,该算法的输入参数包括模板和图片。说白了就是在图片查找。 整个任务的思路是,按照滑窗的思路不断的移动模板,计算与图像中对应区域的匹配度,最终将匹配度最高的区域作为最终的结果。
搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心,一用该方法马上很伤心,悲喜交加,充分感受到了理想与现实的距离,不过没关系,这里介绍一种新的模板匹配算法,主要是基于图像边缘梯度,它对图像光照与像素迁移都有很强的抗干扰能力,据说Halcon的模板匹配就是基于此的加速版本,在工业应用场景中已经得到广泛使用。
搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心,一用该方法马上很伤心,悲喜交加,充分感受到了理想与现实的距离,不过没关系,这里介绍一种新的模板匹配算法,主要是基于图像边缘梯度,它对图像光照与像素迁移都有很强的抗干扰能力,据说Halcon的模板匹配就是基于此的加速版本,在工业应用场景中已经得到广泛使用。