模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。 根据上面的解释呢,我们就能得到如下定义: 模板就是一副已知的小图像,而模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标,已知该图中有要找的目标,且该目标同模板有相同的尺寸、方向
template_width = template.shape[:2]#获得模板图像的高度和宽度result = cv2.matchTemplate(gray_image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)#使用 TM_CCOEFF_NORMED 方法进行模板匹配threshold = 0.85#设置匹配阈值,这里设定为0.85locations = np.where(result >= threshold)#获取匹配结果大于阈值的位置#获取最优best_...
OpenCV中的函数matchTemplate实现了模板匹配算法 平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF 最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大 标准平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF_NORMED 最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大 相关匹配 method=CV_TM_CCORR 采用模板和图像间的乘法操作 最好匹配是较大的数,最坏的匹配效果为0 标准相关匹配...
模板匹配是一种高级计算机视觉方法,可检测与预定模板匹配的图像部分。先进的模板匹配算法检测模板的出现,无论其方向或局部亮度如何。 在医学图像分析中,不变特征或创新应用通常用作对象识别领域,例如车辆跟踪、机器人和制造。 模板匹配方法用途广泛且易于应用,使其成为最常用的对象定位方法...
NCC,全称为Normalized Cross correlation,即归一化互相关系数, 在模板匹配中使用的非常非常广泛,也是众多模板匹配方法中非常耀眼的存在, 这个匹配的理论核心基础公式如下: (1) 该方法也存在于Opencv的matchTemplate中,较之其他的CV提供的匹配方法,该算法对于光照、噪音等等的影响,稳定性更佳,也是halcon等商用软件内嵌的基...
所谓模板匹配就是在一个图像中识别出与模板相似的区域;比如从下图中识别出来左眼部分 那么在这个问题中,原始图像就是下面的人物图像,模板就是下面的眼睛图像 问题就变成了 输入:一张原始图像和模板图像 目的:在原始图像中找到与模板图像相似的区域 怎么实现模式匹配 ...
使用OpenCV函数matchTemplate()来搜索图像补丁和输入图像之间的匹配 使用OpenCV函数minMaxLoc()来查找给定数组中的最大值和最小值(以及它们的位置)。 理论 什么是模板匹配? 模板匹配是一种查找图像中与模板图像(patch)匹配(相似)的区域的技术 虽然补丁必须是矩形,但可能不是所有的矩形都是相关的。在这种情况下,可以使...
模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术。模板匹配不是基于直方图的, 而是通过在输入图像上滑动图像块(模板)同时比对相似度, 来对模板和输入图像进行匹配的一种方法。 缺点 (1)不适应角度变换和旋转 (2)不适应尺度变换 ...
OpenCV中自带的模板匹配算法,完全是像素基本的模板匹配,特别容易受到光照影响,光照稍微有所不同,该方法就会歇菜了!搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心,一用该方法马上很伤心,悲喜交加,充分感受到了理想与现实的距离,不过没关系,这里介绍一种新的模板匹配算法,主要是基于图像边缘梯度,它对图像光照与像素迁...
1>template :模板 2>method: 实现模板匹配的算法,主要有: 1.平方差匹配(CV_TM_SQDIFF):利用模板与图像之间的平方差进行匹配,最好的匹配是0,匹配越差,匹配的值越大。 2.相关匹配(CV_TM_CCORR):利用模板与图像间的乘法进行匹配,数值越大表示匹配程度较高,越小表示匹配效果差。