res = cv.matchTemplate(img, template, method) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(res) # 如果是平方差匹配TM_SQDIFF或归一化平方差匹配TM_SQDIFF_NORMED,取最小值 if method in [cv.TM_SQDIFF, cv.TM_SQDIFF_NORMED]: top_left = min_loc else: top_left = max_loc bottom_r...
opencv中有函数cv2.matchTemplate()来实现。与2D卷积一样,它也是用模板图像在输入图像上滑动(类似窗口),在每一个位置对模板图像和输入图像的窗口区域进行匹配。具体原理与直方图的反向投影类似。 opencv提供了几种不同的匹配方法。 函数文档 - CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法:该方法采用平方差来进行匹配;最好的匹配值...
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...
OpenCV 为我们提供了函数: cv2.matchTemplate()用于实现模板匹配,并使用cv2.minMaxLoc()计算匹配结果。 voidcv::matchTemplate ( InputArray image, InputArray templ, OutputArray result,intmethod, InputArray mask=noArray() ) result = cv.matchTemplate( image, templ, method[, result[, mask]] ) 参数: image...
result=cv.matchTemplate(img,img_match,arithmetic_model)# 获取最小最大匹配值,还有对应的坐标 min_value,max_value,min_coordinate,max_coordinate=cv.minMaxLoc(result)# 默认最佳最大值,当算法为CV_TM_SQDIFF或CV_TM_SQDIFF_NORMED时改为最小值
# 应用模板匹配 res = cv.matchTemplate(img,template,method) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(res) # 如果方法是TM_SQDIFF或TM_SQDIFF_NORMED，则取最小值 if method in [cv.TM_SQDIFF, cv.TM_SQDIFF_NORMED]: top_left = min_loc else: top_left = ma...
1. 需求分析 使用OpenCV中可用的绘图功能创建OpenCV的徽标； 目标图像及目标图像的宽高； 测量绘制的目标...
每天一练P20-Python和OpenCV做图像处理(matchTemplate)cv2.matchTemplate(org_img ,template_img,method)其中method的可选参数有6个,如下: cv2.TM_CCOEFFcv2.TM_CCOEFF_NORMEDcv2.TM_CCORRcv2.TM_CCORR_NORMEDcv…
程式碼下載: https://github.com/RealJackYeh/python_opencv_template_match 1. 電腦平台:iMac (intel i5, 64bit) 2. 程式工具:Visual Studio Code + Python3 + OpenCV 4.6 3. 實現功能: 1) 使用OpenCV的matchTemplate(image, template, method[, result]) 模板比對函式 2) 先使用靜態圖片進行模板比較,看...
'cv.TM_CCOEFF_NORMED', 'cv.TM_CCORR','cv.TM_CCORR_NORMED', 'cv.TM_SQDIFF', 'cv.TM_SQDIFF_NORMED']for meth in methods:img = img2.copy()method = eval(meth)# Apply template Matchingres = cv.matchTemplate(img,template,method)min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(res...