## 二、OpenCV的模板匹配原理### 2.1 核心算法OpenCV的`cv2.matchTemplate()`函数实现了以下数学过程: 对于源图像$I$(尺寸$W\times H$)和模板$T$(尺寸$w\times h$),在$I$的每个位置$(x,y)$计算相似度度量:$$R(x,y) = \sum_{x',y'} (T(x',y') - I(x+x', y+y'))^2$$实际OpenCV...
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...
#include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/core/cuda.hpp> #include <opencv2/core/ocl.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/cudaimgproc.hpp> #include <opencv2/cudaarithm.hpp> #include <opencv2/cudafi...
使用cv2.matchTemplate()函数进行模板匹配。以下是完整的代码示例: importcv2importnumpyasnp# 加载目标图像和模板图像target_image = cv2.imread('target.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) template_image = cv2.imread('template.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)# 获取模板图像的尺寸template_height, template_width = template_im...
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]] ) ...
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 网上的图。。如下函数 ...
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的坐标。
问与Python相比，OpenCV MatchTemplate in C#太慢了EN使用这些外部库是非常困难的，因为在大多数情况下，...
使用Python+OpenCV进行图像模板匹配（MatchTemplate）使⽤Python+OpenCV进⾏图像模板匹配（MatchTemplate）2017年9⽉22⽇ BY 本篇⽂章介绍使⽤Python和OpenCV对图像进⾏模板匹配和识别。模板匹配是在图像中寻找和识别模板的⼀种简单的⽅法。以下是具体的步骤及代码。⾸先导⼊所需库⽂件，numpy和cv2。#...
每天一练P20-Python和OpenCV做图像处理(matchTemplate) cv2.matchTemplate(org_img,template_img,method) 其中method的可选参数有6个,如下: cv2.TM_CCOEFF cv2.TM_CCOEFF_NORMED cv2.TM_CCORR cv2.TM_CCORR_NORMED cv2.TM_SQDIFF cv2.TM_SQDIFF_NORMED