method=eval(meth)#取匹配方法的真值 res=cv2.matchTemplate(img_copy,template,method)#模板匹配 min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(res)#获取匹配结果的最值和对应位置 ifmethodin[cv2.TM_SQDIFF,cv2.TM_SQDIFF_NORMED]:#如果是这两种匹配方法,计算出的值越小,越相关,其余的匹配方法相反 start...
参考的第一篇博客的关于模板匹配算法的原理模板图像应该是左上角开始,而不是从中心点开始。在左上角那个点开始计算匹配度,最后得出的最匹配的坐标点是模板图像左上角的位置。 2.opencv的目标匹配函数为matchTemplate,函数原型为:matchTemplate(image, templ, method[, result[, mask]]) -> result image参数表示待搜...
1、平方差匹配法method=TM_SQDIFF 这类方法是用平方差来匹配,最好匹配为0,匹配越差,则匹配值越大。 2、归一化平方差匹配法method=TM_SQDIFF_NORMED 3、相关匹配法method=TM_CCORR 这类方法采用模板和图像件的乘法操作,所以较大的数表示匹配程度较高,0表示最坏的匹配结果。 4、归一化相关匹配法method=TM_CCOR...
标准平方差匹配method=CV_TM_SQDIFF_NORMED 相关匹配method=CV_TM_CCORR,这类方法采用模板和图像间的乘法操作,所以较大的数表示匹配程度较高,0标识最坏的匹配效果. 标准相关匹配method=CV_TM_CCORR_NORMED 相关系数匹配method=CV_TM_CCOEFF。这类方法将模版对其均值的相对值与图像对其均值的相关值进行匹配,1表示完...
OpenCV中的模板匹配是支持基于NCC相似度查找的,但是不是很好用,一个主要的原因是查找最大阈值,只能匹配一个,自己比对阈值,又导致无法正确设定阈值范围,所以问题很多。于是我重新写了纯Python版本的NCC图像模板匹配的代码实现了一个Python版本的,简单易用,支持多尺度,跟多进程并行!
一、匹配方法 cv2.matchTemplate(img, templ, method) 参数:(img: 原始图像、temple: 模板图像、method: 匹配度计算方法) 方法如下: cv2.TM_SQDIFF: 计算平方差,计算结果越小,越相关 公式: cv2.TM_CCORR: 计算相关性,计算出来的值越大,越相关 公式: ...
一、模板匹配原理 模板匹配:用来在一幅大图中搜索查找模板图像位置的方法。 OpenCV中提供的模板匹配函数:cv2.matchTemplate()。 其原理和2D卷积一样,将模板图像在输入图像(大图)上滑动,每移动到一处就将模板与对应的一部分输入图像进行比较(OpenCV提供了几种不同的比较方法),比较后得到一个灰度像素值,该像素值表示...
Python OpenCV 模板匹配 模板匹配,就是在一幅图像中寻找另一幅模板图像最匹配(也就是最相似)的部分。 模板匹配实现的思想很简单很暴力,就是拿着模板图片在原图中从左上至右下依次滑动,直到遇到某个区域的相似度低于我们设定的阈值,那么我们就认为该区域与模板匹配了,并把它标记出来。
[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...