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.matchTemplate(image, templ, method, result=None, mask=None) 其中 image 即目标图像 templ 即模板图像 method 是匹配的方式 mask 即掩模,可选。只有当method为cv2.TM_SQDIFF或cv2.TM_CCORR_NORMED时才支持此参数。 method参数可以是以下值: 使用matchTemplate()方法,模板会将图像中的每一块区域都覆盖一遍,...
matchTemplate()模板匹配的过程就是用模板图像作为一个滑动窗口在源图像中滑动,每滑动一个像素,记录该像素处匹配的程度,这个匹配程度是一个浮点型数值,matchTemplate()计算完匹配程度后,可以用minMaxLoc()计算出匹配程度最大的值和位置,或者用阈值化处理找到满足某个阈值位置。 1、函数接口 模板匹配的接口形式: cv2.ma...
第一步:读入目标图片,读入模板图片,对目标图片和模板图片进行灰度化操作 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(ori...
matchTemplate函数原型为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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 ...
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...
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,与输入图像具有相同的尺寸。 3.方法:匹配方法,包括"CCORR"(相关系数)、"CCS"(归一化相关系数)、"TM_CCOEFF"(协方差)和"TM_CCOEFF_NORMED"(归一化协方差)等。 4.mask:可选的掩模图像,用于限制匹配搜...
matchTemplate(image, templ, method) 参数: image:查找模版的原图。 templ:用于查找的模版。 method:匹配方法,指定匹配模板的算法。 #匹配方法0/cv2.TM_SQDIFF:平方差匹配 算法:计算输入图像和模板之间的每个像素差的平方。 结果:值越小,匹配程度越高。1/cv2.TM_SQDIFF_NORMED:标准化平方差匹配 ...
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。
与基于块的反向投影的实现方法有些类似,也是通过一个模板,与原图像上的一个滑动窗口进行更复杂的比较,得到匹配的可能性。 但是模板匹配,并不是直接基于直方图的,似乎就是直接基于像素值或归一化后的值。 python中对应的函数为cv2.matchTemplate。 参数image:输入待匹配目标的图像。8位或32位浮点,单通道或多通道。