使用cv2.matchTemplate()函数来实现模板匹配操作。这个函数接受两个参数:输入图像和模板图像。 # 使用模板图像在输入图像中执行模板匹配result=cv2.matchTemplate(input_gray,template_gray,cv2.TM_CCOEFF_NORMED) 1. 2. 步骤4:获取匹配结果,并根据阈值确定匹配位置 然后,我们需要从模板匹配结果中获取匹配位置。使用cv2....
cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray_template=cv2.cvtColor(template,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 获取模版的高度和宽度w,h=gray_template.shape[::-1]# 使用模版匹配result=cv2.matchTemplate(gray_image,gray_template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)# 设置
第二步:使用cv2.matchtemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) 进行模板匹配,获得大量的ret结果 第三步:使用min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret) # 找出最大值数所在的位置 第四步:使用cv2.rectangle(original, max_loc, (max_loc[0] + w, max_loc[1] + h), (0, ...
img_gray=cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY) template= cv2.imread('smart.jpg', 0) h, w= template.shape[:2]#归一化平方差匹配res =cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold= 0.8#返回res中值大于0.8的所有坐标#返回坐标格式(col,row) 注意:是先col后row 一般...
matchTemplate 的47号线。该 CV2 。matchTemplate 函数有三个参数:输入图像,我们希望在输入图像中找到的模板以及模板匹配方法。在这种情况下,我们提供 cv2 。TM_CCOEFF 标志,表示我们正在使用相关系数来匹配模板。CV2 。minMaxLoc 上功能48线将我们的相关结果,并返回一个4元组,其包括最小相关值,最大相关值时,(X,Y...
[::-1]# 模板匹配操作res=cv2.matchTemplate(gray,img_template,cv2.TM_SQDIFF_NORMED)# 得到最大和最小值得位置min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(res)top_left=min_loc#左上角的位置bottom_right=(top_left[0]+w,top_left[1]+h)#右下角的位置# 在原图上画矩形cv2.rectangle(img,top...
matchtemplate 函数的语法如下: ```python 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_...
1.导入cv2库:```python import cv2 ``` 2.读取图像和模板图像: ```python img = cv2.imread("image.jpg", 0) # 0表示以灰度模式读取 template = cv2.imread("template.jpg", 0) ``` 3.设置matchTemplate函数的参数: ```python w,h = template.shape[::-1] threshold = 0.8 res = cv2.matchTem...
res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)在这里，我使用TM_CCOEFF_NORMED，因为我们需要获取最大值，而不是最小值。这意味着我们需要寻找多个物体而不是一个。threshold = 0.5 #For TM_CCOEFF_NORMED, larger values means good fitloc = np.where( res >= threshold)我们要查找...
读取图像:首先,我们需要读取目标图像及多个模板。 模板匹配:使用cv2.matchTemplate()函数对每个模板进行匹配。 阈值判断:根据预设的阈值,筛选出符合条件的匹配位置。 绘制结果:使用cv2.rectangle()函数在目标图像中绘制出找到的目标框。 数据关系 以下是模板匹配的基本数据关系图: ...