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 返回后咱们需要最值的位置,也即坐标 (x,y),然后根据模版(匹配的图片)宽高找到原图(x,y)对角线...
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 ...
该方法参数为matchTemplate()的返回值,会返回一个元组,元组中有四个值,分别是最小值、最大值、最小值时图像左上角顶点坐标,最大值时图像左上角顶点坐标。 接下来,使用 电灯(template_pic1) 图片来匹配原图,并用红色的矩形在原图像中圈出模板图像,使用标准差值平方和的匹配方式,代码如下: 1 2 3 4 5 6 7...
maxLoc:最大值的位置,否则为NULL。 mask:可以用来选取掩模的子集。 确定一个模板的左上角、右下角的位置,method为 cv2.TM_SQDIFF,所以需要用min的loc,这里topLeft 和 bottomRight 分别为: minVal, maxVal, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(cv2.matchTemplate函数的返回值) topLeft = minLoc # 左上角 bottomR...
template = cv2.imread('d:/opencvData/face.png',0) h,w = template.shape[:2] # 进行模板匹配,方法采用的归一化相关系数 res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置置信度阈值 threshold = 0.9 # 取匹配程度大于90%的坐标 ...
opencv的目标匹配函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 cv2.matchTemplate(image,templ,method,result=None,mask=None)->result mage参数表示待检测源图像,必须是8位整数或32位浮点。 templ参数表示模板图像,必须不大于源图像并具有相同的数据类型。
在OpenCV中,它给我们提供了cv2.matchTemplate()函数来完成模板匹配。其函数的完整定义如下: def matchTemplate(image, templ, method, result=None, mask=None): image:原始图像 templ:模板图像 method:匹配方法。该参数通过TemplateMatchModes实现,如下表所示: 参数取值含义 cv2.TM_SQDIFF 0 以方差为依据进行匹配。
其中cv2.matchTemplate是opencv的方法,它的返回值是个矩阵,相当于用小图在大图上滑动,从左上角开始,每次移动一个像素,然后计算一个匹配结果,最终形成结果矩阵。 结果矩阵大小应该是: (W - w + 1) x (H - h + 1),其中W,H是大图的宽高, w和h是小图的宽高。
OpenCV-Python教程:模板匹配(matchTemplate) 返回Opencv-Python教程 模板匹配可以实现在源图像中查找特征图像,特征图像一般是一个矩形图像。在前面的文章中桔子菌也介绍到过一些关于“匹配”功能的方法,比如形态学变换中的击中击不中,它的要求非常高,如果像素值存在任何细小差别就会导致击不中,也就是不能匹配,另外比如...
[OpenCV_Python]模板匹配 1.Template Matching(模板匹配) 模板匹配是一种在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。OpenCV提供了一个函数cv2.matchTemplate()。它只是在输入图像上滑动模板图像(如在2D卷积中),并比较模板图像下的输入图像的模板和补丁。在OpenCV中实现了几种比较方法。它返回一个灰度图像,其中每个...