接下来,我们使用cv2.matchTemplate()函数来进行模板匹配。该函数将模板图像与原始图像进行比较,并返回一个匹配结果图像。 # 使用cv2.matchTemplate()函数进行模板匹配result=cv2.matchTemplate(original_img,template_img,cv2.TM_CCOEFF_NORMED) 1. 2. 3. 使用cv2.minMaxLoc()函数获取匹配结果 然后,我们使用cv2.minMaxLo...
img=cv2.imread("test.png") templ=cv2.imread("template_pic1.jpg") img[20:220,30:190, :]=templ cv2.imshow("img", img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() cv2.imwrite('test2.png', img) 多目标匹配 多目标匹配即对matchTemplate()匹配的总的结果,的计算情况数据,...
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) template = cv2.imread("temp_2.png", 0) w, h = template.shape[::-1] res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val ,max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) img = cv2.rectangle(img,max_loc,...
cv2.matchTemplate(image, template, method, result) ``` 参数说明: - image:输入图像,即在其上查找与模板匹配的区域 - template:模板图像,即要与输入图像中的区域进行匹配的图像 - method:匹配方法,可选值有以下几种: - cv2.TM_CCOEFF:归一化相关系数 - cv2.TM_CCOEFF_NORMED:归一化相关系数,不除以模板的...
src就是cv2.matchTemplate()返回的矩阵result; 返回值: minVal:最小值; maxVal:最大值; minIdx:最小值对应图像的位置; maxIdx:最大值对应图像的位置; 和2D 卷积一样,模板匹配也是用模板图像在输入图像(大图)上滑动,并在每一个位置对模板图像和与其对应的输入图像的子区域进行比较。
其中,matchTemplate函数是cv2库中一个非常重要的函数,它可以用于在图像中寻找模板,并返回模板在图像中的位置。 matchTemplate函数的基本语法如下: ```python\ncv2.matchTemplate(image, template, method[, result[, mask]])\n``` 其中,image是输入图像,template是要匹配的模板图像。method是匹配方法,有多种可选...
通过 模板匹配 进行 目标定位使用opencv-python里的函数cv2. matchTemplate(target, tpl, md)模板匹配使用示例: 代码: import cv2 import numpy as np def template_demo(tpl, target): methods = [cv2.TM_SQDIF…
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…
matchTemplate(img_rgb, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)print('初始最大相似度', res.max())threshold = res.max()""",相似度小于0.2的,不予考虑;相似度在[0.2-0.75]之间的,逐渐缩小图片"""print(threshold)while threshold >= 0.1 and threshold <= 0.83:if w >= 20 and h >= 20:w = w - ...