我们所使用的方法是matchTemplate。matchTemplate主要是一种匹配方法,通过判断物体在一张图片中的什么位置,从而进行定位,如下图所示: matchTemplate将会在对像素点进行匹配,匹配相似度越大,则确定该位置为目标。这个方法有一定局限性,在原图中若目标图片发生了旋转等变化,那么将会查找失败。 matchTemplate有几种匹配算法,分别...
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...
3. 执行模板匹配 使用cv2.matchTemplate()函数进行模板匹配。这里我们选择使用cv2.TM_CCOEFF_NORMED方法,其值越接近1,匹配度越高。 result=cv2.matchTemplate(source_image,template_image,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)# 执行模板匹配 1. 4. 获取匹配结果的位置 接下来,使用cv2.minMaxLoc()函数来获取匹配结果中最佳匹配位置...
OpenCV 为我们提供了函数: cv2.matchTemplate()用于实现模板匹配,并使用cv2.minMaxLoc()计算匹配结果。 voidcv::matchTemplate ( InputArray image, InputArray templ, OutputArray result,intmethod, InputArray mask=noArray() ) result = cv.matchTemplate( image, templ, method[, result[, mask]] ) 参数: image...
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) 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...
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 ...
python opencv matchtemplate返回参数 在使用Python的OpenCV库进行模板匹配(matchTemplate)时,函数会返回一个值,该值代表匹配的强度。这个值是一个灰度图像,其中每个像素表示该区域与模板的匹配程度。匹配强度最高的像素值为255,最低的值为0。 matchTemplate函数的基本用法如下: ```python import cv2 #加载图像和模板 ...
于是我使用Python的OpenCV进行图片的识别。 1.提取图片 首先观察发现目标图片都是黑色图案,且背景为透明地址,当我直接使用cv2.imread(front_image)来加载图片时,会显示一片漆黑: 即使后来我使用了保留透明通道的加载cv2.imread(front_path, cv2.IMREAD_UNC...
每天一练P20-Python和OpenCV做图像处理(matchTemplate) cv2.matchTemplate(org_img,template_img,method) 其中method的可选参数…阅读全文 赞同5 6 条评论 分享收藏 每天一练P19-Python和OpenCV做图像处理(warpPerspective) 每天一练P19-Python和OpenCV做图像处理(warpPerspective) cv2.warpPerspectiv...
模板匹配的原理很简单,就是用一个小的图像(模板)在一个大的图像(目标)上滑动,并比较每个位置的相似度,当相似度达到一定的阈值时,就认为找到了匹配的位置。OpenCV 提供了 matchTemplate 函数来实现模板匹配,它的语法如下 result=cv2.matchTemplate(image,templ,method) ...