通过相关系数矩阵Gs可以看出,矩阵中最大参数值为285,最大参数值对应模板匹配的中心位置点(坐标)[绿色线框标定匹配结果]。当然,模板匹配算法改进会添加归一化步骤,梯度图像或者相位图的匹配。 模板匹配算法实验代码 #include "stdafx.h" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include...
有一张模板图像Templa和一张较大的待搜索图像Image,模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。 具体就是将模板图像滑动到输入图像上(就像在卷积操作一样),然后在模板图像下比较模板和输入图像的子图的相似度。 它返回一个灰度图像,其中每个像素表示该像素的邻域与模板匹配的相似度。如果...
6、归一化系数匹配法method=RM_CCOEFF_NORMED 通常,从简单的测量(平方差)到更复杂的测量(相关系数),我们可获得越来越准确的匹配,但同时也会以越来越大的计算量为代价。 代码示例: #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp...
补:个人认为参考的第一篇博客的关于模板匹配算法的原理有一点点点错误,模板图像应该是左上角开始,而不是从中心点开始。在左上角那个点开始计算匹配度,最后得出的最匹配的坐标点是模板图像左上角的位置(纯属个人觉得,如有错误,欢迎指出来)。 我认为模板匹配原理应该如下: 2.opencv的目标匹配函数为matchTemplate,函数...
近期一直研究图像的拼接问题。图像拼接前,找到各个图像的特征点是个非常关键的步骤。这期专栏,我将介绍两种较常用的特征匹配方法(基于OpenCV),Brute-Force匹配和FLANN匹配。 1、BF匹配 cv2.BFMatch(normType,crossCheck=True/False) 其中normType是用来指定要使用的距离测试类型。默认值为cv2.Norm_L2,适用于SIFT,SURF...
在OpenCv和EmguCv中支持以下6种对比方式: CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法:该方法采用平方差来进行匹配;最好的匹配值为0;匹配越差,匹配值越大。 CV_TM_CCORR 相关匹配法:该方法采用乘法操作;数值越大表明匹配程度越好。 CV_TM_CCOEFF 相关系数匹配法:1表示完美的匹配;-1表示最差的匹配。
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...
# 如果没有上传图像,则不执行匹配操作 if not hasattr(self, 'image_label'): return # 加载所有图像文件,并使用 OpenCV 库计算它们与上传的图像的相似度 folder = os.path.dirname(self.imgName) filenames = os.listdir(folder) filenames = [f'{folder}/{f}' for f in filenames if f.endswith...
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!
第一章:图像模板匹配演示 ① 效果展示1 这是我要进行匹配的图片: 匹配后的效果: ② 效果展示2 这是我要进行匹配的图片: 匹配后的效果: ③ 实现源码 实现源码如下: 这里使用了CV_TM_SQDIFF算法,调用方法为cv.TM_SQDIFF 代码语言:javascript 复制