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, ...
cv2.imshow("img", img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() cv2.imwrite('test2.png', img) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 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,使用for循环遍历,并设定一个判断标准。 如使用标准相关系数(cv2.TM_CCOEF...
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。 result参数表示匹配结果图像,必须是单通道32位浮点。如果image的尺寸为WxH,templ的尺寸为w...
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...
cv2.matchTemplate(image,templ,method[,result[,mask]])->result 参数含义: image:源图像,待匹配图像,8bit整数型、32bit浮点型,可以是单通道或多通道; templ:模板图像,类型同源图像,尺寸必须小于源图像; method:匹配方法; mask:掩码; result:返回结果,32bit浮点型,源图像为W×H,模板图像为w×h,生成的图像对...
cv2.matchTemplate(image,templ,method,result=None,mask=None)->resultmage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。result参数表示匹配结果图像,必须是单通道32位浮点。如果image的尺寸为WxH,templ的尺寸为wxh,则...
minVal,maxVal,minLoc,maxLoc=cv.minMaxLoc(src [,mask]) 函数功能:假设有一个矩阵a,现在需要求这个矩阵的最小值,最大值,并得到最大值,最小值的索引。咋一看感觉很复杂,但使用这个cv2.minMaxLoc()函数就可全部解决。函数返回的四个值就是上述所要得到的。
模板匹配是用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。函数 cv2.matchTemplate() 可以查找模板位置。和 2D 卷积一样,它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。 如果输入图像的大小是(WxH),模板的大小是(wxh),输出的结果的大小就是(W-w+1,...
matchTemplate(img,tpl,method[,result[,mask]]) matchTemplate中参数img为目标图像,tpl为原图,method是所使用的匹配算法,result是匹配结果图像。 我们首先引入所需库: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importcv2importnumpyasnp ...
matchTemplate函数是cv2库中用于在图像中查找相似性的函数,它可以通过计算两幅图像的相似度来找到一幅图像中的特定区域。 接下来,我们来详细介绍matchTemplate函数的用法。matchTemplate函数位于cv2.matchTemplate()中,其输入参数如下: 1.模板图像:待匹配的模板图像,通常为一个二值图像或灰度图像。 2.目标图像:待查找的...