opencv中的模板匹配函数是:matchTemplate(img,template,method) 模板匹配计算方法(最好用归一化的参数): TM_SQDIFF 计算平方不同,计算出的值越小,越相关 TM_CCORR 计算相关性,计算出来的值越大,越相关 TM_CCOEFF 计算相关系数,计算出来的值越大,越相关 TM_SQDIFF_NORMED 计算归一化平方不同,计算出来的值越接近0...
1.什么是模板匹配及模板匹配方法matchTemplate() 介绍 提供一个模板图像,一个目标图像,且满足模板图像是目标图像的一部分,从目标图像中寻找特定的模板图像的过程,即为模板匹配。OpenCV提供了matchTemplate()方法帮助我们实现模板匹配。 该方法语法如下: cv2.matchTemplate(image, templ, method, result=None, mask=None)...
根据模板图像的长宽,定位目标在原始图像中的位置 计算出目标中心(也就是点击坐标) 归一化相关系数匹配算法: 测试代码: 1importcv2 as cv2importnumpy as np3importmatplotlib.pyplot as plt456defrescale_image(img,opt,times):7ifopt =="up":8scale_up_x =int(times)9scale_up_y =int(times)10returncv.re...
它滑动过整个图像 image, 用指定方法比较 templ 与图像尺寸为 w×h 的重叠区域,并且将比较结果存到 result 中。 下面是不同的比较方法,可以使用其中的一种 (I 表示图像,T - 模板, R - 结果. 模板与图像重叠区域 x’=0..w-1, y’=0..h-1 之间求和): opencv模板匹配算法.可用的方法有6个: 平方差...
一、模板匹配 1. 匹配原理 2. 匹配算法 3. opencv相关API 二、图像二值化 1. 全局阈值函数 2. 局部阈值函数 一、模板匹配 1. 匹配原理 模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法...
opencv的目标匹配函数 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...
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,...
(x,y)## 让opencv可以读取带中文路径的图片defcv_imread(file_path,read_type):cv_img=cv2.imdecode(np.fromfile(file_path,dtype=np.uint8),read_type)returncv_img### 通过opencv surf方法做模板匹配,通过匹配到的特征点计算逆透视矩阵defimage_match_surf(trans_image_path,ref_image_path,ref_xml_path...
一、匹配方法 cv2.matchTemplate(img, templ, method) 参数:(img: 原始图像、temple: 模板图像、method: 匹配度计算方法) 方法如下: cv2.TM_SQDIFF: 计算平方差,计算结果越小,越相关 公式: cv2.TM_CCORR: 计算相关性,计算出来的值越大,越相关 公式: ...
OpenCV中的模板匹配是支持基于NCC相似度查找的,但是不是很好用,一个主要的原因是查找最大阈值,只能匹配一个,自己比对阈值,又导致无法正确设定阈值范围,所以问题很多。于是我重新写了纯Python版本的NCC图像模板匹配的代码实现了一个Python版本的,简单易用,支持多尺度,跟多进程并行!