min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv.minMaxLoc(result)ifmethod==cv.TM_SQDIFF_NORMED:# 如果是标准平方差匹配 取最小值位置 left_top=min_locelse:left_top=max_loc right_bottom=(left_top[0]+width,left_top[1]+height)# 加上宽 高 # 匹配到最佳位置 画小矩形 cv.rectangle(img=target,pt1=lef...
当你得到这幅图之后,就可以使用函数 cv2.minMaxLoc() 来找到其中的最小值和最大值的位置。 第一个值为矩形左上角的点(x, y),(w, h)为 模板矩形的宽和高。这个矩形就是找到的模板区域了。 二 模板匹配的方法 1. 模板匹配支持的方法 模板匹配的方法,参数method支持以下几种: enumcv::TemplateMatchModes ...
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(res) # 获取左上角位置,不同匹配模式获取的方式不相同 if method in [cv.TM_SQDIFF, cv.TM_SQDIFF_NORMED]: top_left = min_loc else: top_left = max_loc # 计算右下角位置 bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h) c...
1 CV_EXPORTS_W void minMaxLoc(InputArray src, CV_OUT double* minVal, CV_OUT double* maxVal = 0, CV_OUT Point* minLoc=0, CV_OUT Point* maxLoc=0, InputArray mask=noArray()); 1. 2. 3. src:输入源图像,单通道图像 minVal:返回最小值的指针,若无需返回,则置为0 maxVal:返回最大值的指针...
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 = max_loc bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h) cv.rectangle(img,top_left,...
你将看到以下功能:cv.matchTemplate(),cv.minMaxLoc() 理论 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。
在本章中,您将学习 - 使用模板匹配在图像中查找对象 - 你将看到以下功能:cv.matchTemplate(),cv.minMaxLoc() 理论 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...
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(imgray,mask = mask) 8. 平均颜色或平均强度 在这里,我们可以找到对象的平均颜色。或者可以是灰度模式下物体的平均强度。我们再次使用相同的掩码进行此操作。 mean_val = cv.mean(im,mask = mask) 9. 极端点 极点是指对象的最顶部,最底部,最右侧和...
注意,cvMinMaxLoc函数仅作用于单通道数组,如果是多通道,可以通过使用cvSetCOI()来对某一个感兴趣通道进行设置。 ''' python 学习 OpenCV ''' import cv2 def base_fucs(): img1 = cv2.imread('project_pic/1.jpg') min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(gray) print(min_val, max_...
() # 一个图像的均值 cv2.meanShift() cv2.meanStdDev() # 一个图像的均值、标准差 cv2.medianBlur() # 图像中值模糊 cv2.merge() # 合并颜色通道 cv2.min() cv2.minAreaRect() # 图像的最小外接矩形 cv2.minEnclosingCircle() # 图像最小外接圆 cv2.minEnclosingTriangle() cv2.minMaxLoc() # 获取...