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...
1 模板匹配 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...
左边是顺嫔和皇上的照片,裁剪出顺嫔妾的脸,用模板匹配对原图匹配 选择匹配的三种方法效果如下,代码在最后 网上剽窃的图: 具体方法计算公式: 下面是opencv手册的, T是匹配图, I是原图, R 是结果 结果也是这个函数返回值 这是打印出result的值,下面一张图是计算公式,通过公式也可以知道匹配程度在什么情况下最好 ...
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...
importcv2# 导入OpenCV库importnumpyasnp# 导入NumPy库 1. 2. 2. 读取源图像和模板图像 使用cv2.imread()函数读取源图像和模板图像。确保你的图像路径正确。 source_image=cv2.imread('source_image.jpg')# 读取源图像template_image=cv2.imread('template_image.jpg')# 读取模板图像 ...
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...
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 ...
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 matchTemplate 函数来实现模板匹配,它的语法如下 result = cv2.matchTemplate(image, templ, method) 其中,image 是目标图像,templ 是模板图像,method 是匹配的方式,result 是一个二维数组,存储了每个位置的匹配结果。OpenCV 支持以下六种匹配方式 cv2.TM_SQDIFF:平方差匹配法,计算目标和模板之间的差值...