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...
你会看到以下函数:cv.matchTemplate(),cv.minMaxLoc() 理论 模板匹配是一个搜索并在一张更大的图像中找出模板图像位置的方法。OpenCV带有一个用于此目的的函数cv.matchTemplate()。它简单的在输入图像上滑动模板图像(好像做二维卷积那样)然后比较模板和在模板之下的那一部分输入图像。OpenCV里实现了几种比较的方法。(...
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参数可以是以下值: 使用matchTemplate()方法,模板会将图像中的每一块区域都覆盖一遍,并每次都使用所选的method方法进行计算,每次的计算结果最后以一个二维数组的形式返回给我们。 素材准备 为方便展示,特准备以下图片素材...
static void matchTemplateMask( InputArray _img, InputArray _templ, OutputArray _result, int method, InputArray _mask ) { CV_Assert(_mask.depth() == CV_8U || _mask.depth() == CV_32F); CV_Assert(_mask.channels() == _templ.channels() || _mask.channels() == 1); CV_Assert(_temp...
matchTemplate(img,tpl,method[,result[,mask]]) matchTemplate中参数img为目标图像,tpl为原图,method是所使用的匹配算法,result是匹配结果图像。 我们首先引入所需库: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importcv2importnumpyasnp target=cv2.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1.jpg')tpl=cv2.imrea...
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...
opencv的目标匹配函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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。
res = cv2.matchTemplate(img, template, method) ''' image:原图 template:用于匹配的样章 method:原图与样章匹配效果的判别标准,参考链接:TemplateMatchModes result:输出图片 mask:template的遮罩 ''' min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) ...
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 ...
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。#...