基于几何特征的模板匹配通过计算模板图像与目标图像特征信息，来判断目标图像中是否有与模板图像相近或相同的图像。 模板匹配的大致流程： 首先，需要制作一个模板，并以模板图像以一定角度旋转，制作0°–360°各个方向的模板。模板图像 T 从目标图像的原点处开始每次移动一个像素，直到匹配分数达到要求找到目标物体。基于边缘模板的创建：我们首先从模板图像的边缘创建一个数据集或模板模型，该数据集或模板模型将用于
如果不会因人而异地批评下属，很容易使下属产生不公正的想法，所以切记不要不分对象地批评，知道什么是失败的批评方法，那么怎么才能做到既不失去员工尊严，又令他们甘心情愿地改正错误，并按照你的意思行事呢？这是一种管理艺术。一、渐进式批评。对于自尊心较强，而缺点、错误较多的人，应采取渐进式批评。这种批评方式的特点是，管理者由浅入深，一步一步地指出被批评者的缺点和错误。有时，一次不能接受，可以分几次谈，让被批
一、效果识别出银行卡上的数字，并显示 注：本文所用所有知识，均在入门系列提到过 原图： 效果：二、模板制作目的，将10个数分成10个模板2.1 加载模板var imgTemplate = new Mat("NumberTemplate.png");
CvInvoke.Imshow("template", imgTemplate);2.2 转为灰度var imgTemplateGray = new
针对物体轮廓，opencv还提供了一些相关的函数，来处理轮廓查找，绘制，拟合，以及计算轮廓周长和面积等，详细介绍如下：1. 寻找和绘制轮廓
opencv的findContours()能寻找图片中的轮廓，实现的是下面论文的算法：
Satoshi Suzuki and others. Topological structural analysis of digitized binary images
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2024-07-17 14:33:24
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%% Find Green Object% This script reads in an image file and then attempts to find a green%
原创
2022-10-10 16:04:36
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模板匹配轮廓发现及绘制轮廓凸包轮廓周围绘制矩形或圆形1.模板匹配归一化后的模板匹配算法：在API中对应模板匹配算法的定义：模板匹配算法API：具体实现：//模板匹配
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<math.h>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namesp
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2023-11-30 20:50:27
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写在前⾯模式识别领域有⼀个经典问题：边缘轮廓提取。轮廓提取是很多算法的基础，例如霍夫直线检测、霍夫圆检测、snake主动轮廓模型等。在轮廓提取后，为了加快算法的效率，通常会对轮廓进⾏过滤，去掉不需要的噪声轮廓，这⼀步往往使⽤的⽅法就是轮廓匹配。轮廓匹配算法的强⼤远远不⽌于此，在图像纹理信息较简单的情况下，可以使⽤轮廓匹配算法直接找到⽬标，进⾏精确的定位。如图，如何在右图中精准地找到左图的四⻆星？本
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2024-05-09 09:57:23
501阅读
%% Find Green Object% This script reads in an image file and then attempts to find a gr
原创
2022-10-10 15:22:37
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c++
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
/**
* 模板轮廓匹配定位
* @param src 原图像
* @param tpl 模板图像
* @param angle_range 角度范围
* @param scale_range 比例范围
* @return 匹配结果，包括匹配位置和匹配度
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2023-10-15 14:11:52
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OpenCV图像的轮廓的匹配 一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板.矩 比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩: 在公式中p对应x纬度上的矩,q对应y维度上
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2024-03-10 09:57:16
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OpenCv轮廓高级应用（轮廓匹配，几何直方图） 最近再次用到了opencv轮廓，在这里结合作者冰山一角的博客（）以及自己的体会在此稍加说明。其程序主要参见冰山一角的Blog，遗憾的是代码是OpenCV1.0写的，等有时间再用2.4.2改写一篇。 1.轮廓的多边形逼近 轮廓的多边形
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2024-08-13 10:33:15
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特征匹配部分由ORB篇已介绍OPENCV中特征匹配需要用到的一些函数和类的封装完成，本篇不再介绍。SIFT和SURF由于版权问题，（SIFT在2020年（今年）3月6日专利有限期20年过期，OPENCV后续的版本中可能会有相应接口。）在opencv4.1+中没有函数接口，可通过安装对应版本的opencv-contrib进行使用。1 背景
1.vector_angle_to_rigid——从点和角度计算刚性仿射变换 函数原型：vector_angle_to_rigid( : : Row1, Column1, Angle1, Row2, Column2, Angle2 : HomMat2D) 描述： vector_angle_to_rigid根据点对应关系和两个对应角度计算刚性仿射变换，即由旋转和平移组成的变换，并将其作为齐次变换矩阵
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2024-07-12 04:42:25
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OpenCv轮廓高级应用（轮廓匹配，几何直方图） 最近再次用到了opencv轮廓，在这里结合作者冰山一角的博客（）以及自己的体会在此稍加说明。其程序主要参见冰山一角的Blog，遗憾的是代码是OpenCV1.0写的，等有时间再用2.4.2改写一篇。 对于轮廓的相关数据结构表示和几本操作（查找轮廓，画轮廓），可
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2024-07-08 22:53:14
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如果要比较两个物体，可供选择的特征很多。如果要判断某个人的性别，可以根据他（她）头发的长短来判断，这很直观，在长发男稀有的年代准确率也很高。也可以根据这个人尿尿的射程来判断，如果射程大于0.50米，则是男性。总之，方法很多，不一而足。
我们在上文中得到了轮廓的这么多特征，它们也可以用于进行匹配。典型的轮廓匹配方法有：Hu矩匹配、轮廓树匹配、成对几何直方图匹配。1.Hu矩匹配 轮廓的Hu矩对包括缩
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2024-05-17 03:04:10
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背景：虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素，但是它并没有将轮廓作为一个整体。轮廓获取得到一个图像的直方图,具体实现步骤：分割图像通道->求出bins数量及范围->创建直方图->计算直方图opencv中提供了两类表达轮廓的方式：顶点的序列、Freeman链码。轮廓的特性：
轮廓的多边形逼近：使用一个多边形来近似表示一个轮廓。目的是为了减少轮
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2024-10-14 14:14:50
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一、原理（1）最常用到的轮廓匹配就是字符的匹配，而两个轮廓最最简洁的方式就是比较它们的轮廓矩。矩就是通过对轮廓上所有点进行积分运算活求和运算而得到一个粗略的特征，对一幅图像I(x，y)求普通矩公式为： &n
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2023-12-19 12:13:00
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1. 引子图像识别可通过轮廓，直方图等方式实现，像人脸识别这种复杂应用，实现它的方法很多，通常是基础方法的改进版与机器学习组合。 基于轮廓的识别，需要把图像拆分通道，寻找边缘，转换为轮廓（多边形逼近，特性概括等），然后进行轮廓匹配（图像与图像匹配，图像与模板匹配）。 程序员根据不同情境，选择适合图像抽象方法和匹配方法。 轮廓的匹
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2023-11-17 23:41:43
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1.参数主要是上面这两个参数，比如说X可以是经过tsne降维的n_feature=2的二维矩阵，第一维表示样本数量，labels为真实的label，这样的话可以得出轮廓系数的结果。labels：是array类型的，需要是int型的label，通过LabelEncoder编码一下即可。2.计算方法轮廓系数（Silhouette Coefficient），是聚类效果好坏的一种评价方式。它结合内聚度和分
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2023-06-14 00:49:16
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轮廓特征属性及应用(七)—位置关系及轮廓匹配1.计算点与轮廓的距离及位置关系——pointPolygonTest()2.矩的计算——moments()3.形状匹配(比较两个形状或轮廓间的相似度)——matchShapes()先上ppt： 代码：1.计算点到轮廓的距离与位置关系 1. ///计算点到轮廓的距离与位置关系
2. #inclu
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2023-11-29 19:55:43
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