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.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...
你会看到以下函数:cv.matchTemplate(),cv.minMaxLoc() 理论 模板匹配是一个搜索并在一张更大的图像中找出模板图像位置的方法。OpenCV带有一个用于此目的的函数cv.matchTemplate()。它简单的在输入图像上滑动模板图像(好像做二维卷积那样)然后比较模板和在模板之下的那一部分输入图像。OpenCV里实现了几种比较的方法。(...
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,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_CCOEFF_NORMED)的方法判断,如:如果计算值大...
OpenCV提供了多种模板匹配方法,主要通过cv2.matchTemplate()函数实现。以下是常用的匹配方法: 平方差匹配法(cv2.TM_SQDIFF) 计算模板与目标图像的平方差,值越小表示匹配度越高。 归一化平方差匹配法(cv2.TM_SQDIFF_NORMED) 对平方差进行归一化处理,适合处理光照变化。
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...
模板匹配函数:result=cv2.matchTemplate(img,template,method,result=None,mask=None) img:目标图像 template:模板图像 method:匹配方式 cv2.TM_SQDIFF:差值平方和匹配,也称平方差匹配,可理解为使基于差异程度的匹配,差异程度越小,匹配程度越高。完全匹配时差值平方和为0; ...
gray_front = cv2.cvtColor(front, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 然后直接进行最佳匹配: res = cv2.matchTemplate(gray_front, gray_bg, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) cv2.putText(bg, str(idx)...
matchTemplate 是 CV2 库中的一个重要函数,用于模板匹配。 matchTemplate 函数的作用是在图像中查找与模板图像最相似的像素位置。这个函数可以用于许多计算机视觉任务,如图像识别、目标检测等。 matchTemplate 函数的参数包括: 1.图像:输入图像,通常是一个灰度图像或彩色图像。 2.模板:要查找的模板图像,与输入图像具有...
gray_bg =cv2.cvtColor(bg, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_front = cv2.cvtColor(front, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 然后直接进行最佳匹配: res = cv2.matchTemplate(gray_front, gray_bg, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) ...