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, H-h+1)。 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...
target=cv2.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1.jpg')tpl=cv2.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1target.png')th,tw=tpl.shape[:2]result=cv2.matchTemplate(target,tpl,cv2.TM_SQDIFF_NORMED)min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(result)tl=min_loc br=(tl[0]+tw,tl[1]+th)cv2.rectangle(...
importnumpyasnpimportcv2# 使用 cv2.minMaxLoc()在图像内查找掩码指定区域内的最大值,最小值以及其位置#---读取及显示原始图像---o1=cv2.imread("cell.png",-1)cv2.imshow("before o1",o1)gray=cv2.cvtColor(o1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)# 查找轮廓...
results=cv2.matchTemplate(img, templ, cv2.TM_SQDIFF_NORMED) # 获取匹配结果中的最小值、最大值、最小值坐标和最大值坐标 minValue, maxValue, minLoc, maxLoc=cv2.minMaxLoc(results) resultPoint1=minLoc resultPoint2=(resultPoint1[0]+width, resultPoint1[1]+height) cv2.rectangle(img, resultPoint1, r...
minMaxLoc(src,mask=None)->minVal,maxVal,minLoc,maxLoc src参数表示输入单通道图像 mask参数表示用于选择子数组的可选掩码 minVal参数表示返回的最小值,如果不需要,则使用NULL。 maxVal参数表示返回的最大值,如果不需要,则使用NULL。 minLoc参数表示返回的最小位置的指针(在2D情况下); 如果不需要,则使用NULL。
Python cv2模板匹配实现步骤 一、整体流程 为了实现Python cv2模板匹配的功能,我们需要按照以下步骤进行操作: 读取原始图像和模板图像 使用cv2.matchTemplate()函数进行模板匹配 使用cv2.minMaxLoc()函数获取匹配结果 绘制矩形框标注匹配位置 显示匹配结果图像 下面我们详细介绍每一步需要做什么,并给出相应的代码示例。
要检测出图像中最亮的区域,我们可以直接使用opencv中自带的函数(minVal, maxVal, minLoc, maxLoc) = cv2.minMaxLoc(gray),该函数是用来获取图像中的最大值和最小值 所在的位置,而图像中的最大值其实就是最亮的像素点,图像中的最小值其实就是最暗的像素点,该函数的输入参数是一张灰度图像,该函数会返...
res = cv2.matchTemplate(img, template, method) ''' image:原图 template:用于匹配的样章 method:原图与样章匹配效果的判别标准,参考链接:TemplateMatchModes result:输出图片 mask:template的遮罩 ''' min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) 其中method 有如下几种: CV_TM_SQDIFF:平方...
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) x, y = max_loc x, y = x + 20, y + 20 经过验证,现在的识别就能正常过点击验证码了。 贴出代码: import logging import cv2 import numpy as np def ProcessCaptcha(bg_p...
minMaxLoc(src ,mask) 返回一个四元组 (最小值 ,最大值 ,最小值坐标 ,最大值坐标) 。 不用numpy模块,OpenCV中也自带获取最大最小值的函数,但是只会返回一个。 image=cv2.imread(imageFile)#图像像素930×704image=numpy.hstack((image,image))#将图像水平拼接一份,此时图像像素应该是930×1408#抠出一块...