#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...
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...
环境:windows10 x64 + vs2015 + opencv3.3.1 百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1c3CFoIk 密码:xnce
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...
pip install opencv-python 基本概念 模板匹配:是图像处理中的一种技术,通过在大图中滑动一个小图(模板)来比较每个位置的相似度,从而找到模板在大图中的位置。 实战步骤 1. 读取图像 我们使用OpenCV的cv2.imread()函数来读取大图和模板图。注意,图像的路径需要根据你的实际情况来设置。 import cv2 import numpy as...
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。#...
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 ...
这里利用了 opencv-python 这个库提供的 matchTemplate 方法,从一张大图中搜索小图,计算出大图上各个区域和小图的相识度,再通过 minMaxLoc 方法找到最大值。从而计算需要滑动的距离。具体代码如下 # 传入滑块背景图片本地路径和滑块本地路径,返回滑块到缺口的距离def findPic(img_bg_path, img_slider_path): """...
在OpenCV库中,可以使用matchTemplate函数来实现模板匹配。 基于特征点的图像识别: 特征点识别是图像处理和计算机视觉中的关键技术,通过提取图像中的特征点并进行匹配来实现图像的识别和重建。 SIFT(尺度不变特征变换)和SURF(加速稳健特征)是常用的特征点检测算法,而ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)则是一种快速的...
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 ...