使用Python+OpenCV进行图像模板匹配(Match Template)

模板匹配就是在整个图像区域中发现与给定子图像匹配的小块区域 在OpenCV中,提供了相应的函数完成这个操作: matchTemplate 函数:在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像 minMaxLoc 函数:在给定的矩阵中寻找最大和最小值,并给出它们的位置 几种常见的模板匹配算法: ①TM_SQDIFF是平方差匹配:TM_SQDIFF_NORMED是标准平方差匹配.利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大. ②TM_CCORR是相关性匹配:TM_CCORR_NORMED

一.介绍 1.模板匹配 通俗讲就是以图找图,通过图中的一部分来找它在图中的位置(模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域). 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. 2.作用有局限性 必须在指定的环境下,才能匹配成功,是受到很多因素的影响,所以有一定的适应性 模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该

一:课程介绍 1.1:学习目标 学会用imread载入图像,和imshow输出图像. 用nameWindow创建窗口,用createTrackbar加入滚动条和其回调函数的写法. 熟悉OpenCV函数matchTemplate并学会通过该函数实现模板匹配. 1.2:什么是模板匹配? 在一副图像中寻找和另一幅图像最相似(匹配)部分的技术. 二:实验原理 让模板图片在原图片上的一次次滑动(从左到右,从上到下一个像素为单位的移动),然后将两张图片的像素值进行比对,然后选择相似度最高的部分进行标记,当遇

模板匹配(TemplateMatching)就是在一幅图像中寻找和模板图像(template)最相似的区域,该方法原理简单计算速度快,能够应用于目标识别,目标跟踪等多个领域.OpenCV中对应的函数为matchTemplate或cvMatchTemplate(参考opencvdoc),简单介绍下: 1.函数原型 C++: void matchTemplate(InputArray image, InputArray templ, OutputArray result, int method);

#include <cv.h> #include <highgui.h> #include <windows.h> // 获取直方图 // 1. pImageData 图像数据 // 2. nWidth 图像宽度 // 3. nHeight 图像高度 // 4. nWidthStep 图像行大小 // 5. pHistogram 直方图 BOOL GetHistogram(unsigned char *pImageData, int nWidth, int nHeigh

一.实验过程 我使用的是python语言+openCV来实现图像滤波. 使用imread()函数读取图片,使用imshow()函数显示图片,waitKey()函数含义为按下任意键继续: 代码示例: img = cv2.imread("photo1.bmp") cv2.imshow("img",img) cv2.waitKey(0) 结果: 我们可以用pil来实现在图片上显示文字,首先先安装pillow 实例代码: #cv2和PIL中颜色的hex码的储存顺序不同,需转

因为有这方面的需要所以,对模板查找搜寻了相关资料,只是对于算法的东西很难看得动,特别是opencv涉及的很多的数学方法. 所以只为了实现这个功能,因为需求比较简单,在网上也搜寻到了相关代码,就直接拿来用了,这里也相当于转载一下: 代码上,亲测可以用的,效果也不错,确实将嘴巴给找出来了. 原文:http://www.itstrike.cn/Question/645ffff0-2862-46b6-a421-b76a37dfc660.html class MatchingDemo { public v

在Jupyter Notebook上使用Python实现下述代码的边缘提取.图像滤波功能,这个过程中实现某些功能处理出来的图像可能会有点粗糙.关于opencv库的安装可以参考:Python下opencv库的安装过程与一些问题汇总. 一.边缘提取 import cv2#导入opencv库 #读取原灰度图片 image=cv2.imread("test.bmp") cv2.imshow("image", image)#将原图片命名为“image”显示出来 #图像的阈值分

摘要 本文主要总结了进行目标跟踪.检测中经常使用到的图像相似度测量和模板匹配方法,并给出了具体的基于OpenCV的代码实现. 引言 模板匹配是一种在源图像中寻找与图像patch最相似的技术,常常用来进行目标的识别.跟踪与检测.其中最相似肯定是基于某种相似度准则来讲的,也就是需要进行相似度的测量.另外,寻找就需要在图像上进行逐行.逐列的patch窗口扫描,当然也不一定需要逐行逐列的扫描,当几个像素的误差比计算速度来的不重要时就可以设置扫描的行列步进值,以加快扫描和计算的时间消耗.下面就对相似度测量