假设在我们的屏幕截图中找到了模板图像,最终可以通过 OpenCV 的imshow函数显示结果。在这里,我们可以看到所有匹配区域都已用绿色矩形框标出。 4. 应用场景 屏幕找图技术有很多应用,以下是一些常见的场景: 自动化测试: 检查软件应用的界面元素是否按预期显示。 游戏辅助: 辨识游戏内特定图标或状态,辅助玩家进行决策。
LARGE_IMAGEstringimagePathSMALL_IMAGEstringimagePathMATCH_RESULTfloatmatchScorestringpositioncontainsindicates 在上面的关系图中,大图和小图通过匹配结果相连,表明二者间的相互关系。 序列图 模板匹配的执行过程包括多个步骤,构成一个序列。以下是其序列图: TemplateMatcherSmallImageLargeImageUserTemplateMatcherSmallImageLargeI...
使用OpenCV和Numpy函数查找直方图使用OpenCV和Matplotlib函数绘制直方图你将看到以下函数：cv.calcHist()，np.histogram()等。理论 那么直方图是什么？您可以将直方图视为图形或绘图，从而可以总体了解图像的强度分布。它是在X轴上具有像素值（不总是从0到255的范围），在Y轴上具有图像中相应像素数的图。这只是理解图像...
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,分别是TM_SQDIFF平方差匹配、TM_CCOR...
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)作为计算机视觉领域中最流行的库之一,提供了丰富的图像处理和分析功能。 环境准备 首先,确保你的Python环境中安装了OpenCV。可以通过pip安装: pip install opencv-python 图片搜索的基本步骤 1. 特征提取 在图片搜索中,首先需要从图片中提取出能够代表图片内容的特征。OpenCV...
OpenCV 提供以下内置函数来查找轮廓 contours,hierarchy=cv2.findContours(image,mode,method)这里，第一个参数“ image ”应该是8位单通道图像。为了获得更好的准确性，请使用二值图像。如果您没有提供二值图像，则此方法将通过将所有非零像素视为“1”并将零保留为“0”，将其转换为二值图像。第二个参数“ mode...
注意OpenCV里面的图像矩阵为 BGR 格式,而不是 RGB 2、根据 HSV 获得目标 # coding:UTF-8 # v2--获取红旗部分 import cv2 import numpy as np ## 图像类型转换 img_bgr = cv2.imread('./findflag.jpg') # 读取彩色图像 img_hsv = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 转化为HSV 格式thresh...
利用findContours()函数寻找二值图中多个轮廓 对于每一个轮廓采用boundingRect(), minAreaRect()等进行拟合得到目标位置框 findContours()函数使用示例代码及结果如下: cv2.findContours() 2. 轮廓周长和面积 opencv提供函数arcLength()来计算点集所围区域的周长,其参数如下: ...
PythonOpenCV-特征检测-对象查找 经过特征匹配后,可找到查询图像在训练图像中的最佳匹配,从而可在训练图像中精确查找到查询图像。获得最佳匹配结果后,调用 cv2.findHomography(函数执行查询图像和训练图像的透视转换,再调用 cv2.perspectiveTransform()函数执行向量的透视矩阵转换,可获得查询图像在训练图像中的位置。