opencv中的模板匹配函数是:matchTemplate(img,template,method) 模板匹配计算方法(最好用归一化的参数): TM_SQDIFF 计算平方不同,计算出的值越小,越相关 TM_CCORR 计算相关性,计算出来的值越大,越相关 TM_CCOEFF 计算相关系数,计算出来的值越大,越相关 TM_SQDIFF_NORMED 计算归一化平方不同,计算出来的值越接近0...
1 CV_TM_SQDIFF --- 平方差匹配法(最好匹配0) 2 CV_TM_SQDIFF_NORMED --- 归一化平方差匹配法(最好匹配0) 3 CV_TM_CCORR --- 相关匹配法(最坏匹配0) 4 CV_TM_CCORR_NORMED ---归一化相关匹配法(最坏匹配0) 5 CV_TM_CCOEFF --- 系数匹配法(最好匹配1) 6 CV_TM_CCOEFF_NORMED --- 归一...
平方差匹配method=CV_TM_SQDIFF,这类方法利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大. 标准平方差匹配method=CV_TM_SQDIFF_NORMED 相关匹配method=CV_TM_CCORR,这类方法采用模板和图像间的乘法操作,所以较大的数表示匹配程度较高,0标识最坏的匹配效果. 标准相关匹配method=CV_TM_CCORR_NORMED 相关...
根据模板图像的长宽,定位目标在原始图像中的位置 计算出目标中心(也就是点击坐标) 归一化相关系数匹配算法: 测试代码: 1importcv2 as cv2importnumpy as np3importmatplotlib.pyplot as plt456defrescale_image(img,opt,times):7ifopt =="up":8scale_up_x =int(times)9scale_up_y =int(times)10returncv.re...
opencv的目标匹配函数 代码语言:txt 复制 cv2.matchTemplate(image, templ, method, result=None, mask=None) -> result mage参数表示待检测源图像,必须是8位整数或32位浮点。 templ参数表示模板图像,必须不大于源图像并具有相同的数据类型。 method参数表示计算匹配程度的方法。
OpenCV提供了几种不同的模板匹配方法,包括: 1. **cv2.TM_SQDIFF**:这是最严格的方法,它计算模板和源图像之间的平方差,然后找出平方差最小的位置。 2. **cv2.TM_SQDIFF_NORMED**:这种方法类似于上面的方法,但它归一化了平方差的结果。 3. **cv2.TM_CCORR**:这种方法计算模板和源图像之间的相关系数,并...
根据模板匹配的结果生成透视矩阵 求透视矩阵的逆矩阵 通过逆透视矩阵变换已标注的图片上的坐标变换到未标注的图片上并保存到xml中 备注:python版本3.6、 opencv版本使用3.4.2.16 代码 importosimportcv2importtqdmimportclickimportdict2xmlimportnumpyasnpfromlxmlimportetreeimportcollections### 解析xmldefparse_xml_to_di...
一、模板匹配原理 模板匹配:用来在一幅大图中搜索查找模板图像位置的方法。 OpenCV中提供的模板匹配函数:cv2.matchTemplate()。 其原理和2D卷积一样,将模板图像在输入图像(大图)上滑动,每移动到一处就将模板与对应的一部分输入图像进行比较(OpenCV提供了几种不同的比较方法),比较后得到一个灰度像素值,该像素值表示...
本文仅为个人学习使用,使用python中的opencv库进行图像模板匹配,如有不对,还望指正 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 ...
[OpenCV_Python]模板匹配 1.Template Matching(模板匹配) 模板匹配是一种在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。OpenCV提供了一个函数cv2.matchTemplate()。它只是在输入图像上滑动模板图像(如在2D卷积中),并比较模板图像下的输入图像的模板和补丁。在OpenCV中实现了几种比较方法。它返回一个灰度图像,其中每个...