3D的模板匹配的方法有很多，在物体识别，无序抓取等应用广泛，下面对几种3D的匹配方法进行简单测试记录。1 可利用颜色信息的点云模板匹配（1）plc的识别模块包括了linemod算法，针对颜色梯度信息和法向量特征进行点云匹配。具体的算法原理，可以参考另一篇笔记--2D边缘匹配。 此算法 唯一问题是模板的训练比较麻烦，因为不具有旋转不变性，所以需要自动训练很多个模板。在测试的时候
1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提 供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人 体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。基本流程是这样
1、 基于形状的匹配1> 创建ROI 使用Halcon 算子可以方便的设置ROI 标准形状 ◆ draw_rectangle1/2 ◆ draw_circle ◆ draw_ellipse ◆ draw_line 任意形状 ◆ draw_region ◆ draw_polygon 生成标准ROI ◆ gen_rectangle1/2 ◆ gen_circle ◆
研究这个前前后后也有快两三个月了，因为之前也一直在弄模板匹配方面的东西，所以偶尔还是有不少朋友咨询或者问你有没有研究过linemod这个算法啊，那个效率啥的还不错啊，有段时间一直不以为然，觉得我现在用的那个匹配因该很不错的，没必要深究了。后来呢，还是忍不住手痒，把论文打出来看了看，又找了点资料研究了下，结果没想到一弄又是两个月过去了，中间也折
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2024-06-07 23:37:17
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Linemod算法研究先了解一下大致工作流程：ref：Gradient Response Maps for Real-TimeDetection of Textureless Objects注册过程注册过程需要提取特征点，后续滑窗的时候就值拿这些特征点在场景图上进行滑窗，而不是传统意义上的图片滑窗，这样可以大大加速匹配过程。提取特征点可以根据模板图本身的梯度情况，将一些梯度较大的点保留作为模板点，
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2024-04-30 22:29:44
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目录 图像模板匹配 图像霍夫线检测 图像霍夫圆检测 图像模板匹配# 模板匹配
# 在给定的图片中查找和木板最相似的区域
# 输入包括模板和图片
# 思路：按照滑窗的思路不断移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-02-22 15:58:01
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opencv自带linemod算子https://github.com/opencv/opencv_contrib/blob/4.x/modules/rgbd/src/linemod.cpphttps://github.com/opencv/opencv_contrib/blob/4.x/modules/rgbd/samples/linemod.cpp已知物体模型，从不同方向提取RGBD特征，处理
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2024-01-29 17:39:16
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13.2形状匹配（一） 边缘模板匹配处理思路
考虑使用边缘轮廓（XLD)模板匹配主要是出于目标物体在图像中被遮挡或者干扰（非线性光照变化）情况；使用轮廓边缘模板匹配的最大的难点在于提取图像的XLD,如何恰当的分割边缘轮廓。
边缘轮廓匹配的几种思路：
（1）直接使用模板的边缘（XLD)与图像中的边缘比较，计算相似度。
本人在学习阿里OSS的使用，我用的python环境。按教程指导，在安装完OSS库之后，在验证crcmod时出现问题。>>> import crcmod._crcfunext
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ModuleNotFoundError
LineMod算法代码来源：https://github.com/meiqua/shape_based_matching一、总体结构说明1、Feature结构体描述了一个特征点，即(x,y)位置，以及其量化梯度的方向（在代码中，将方向量化为8个）2、Template结构体描述了一个模板，保存了模板的缩放大小（width，height），对应的金字塔层级（pyramid_level）,以及特征序列（
# Python OpenCV基于形状模板匹配
## 简介
在计算机视觉领域，模板匹配是一种常用的技术，用于在一幅图像中寻找与给定模板最相似的部分。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库进行基于形状模板匹配的实现。
## 模板匹配原理
模板匹配的原理是计算模板图像与目标图像之间的相似性，找到最匹配的位置。在OpenCV中，可以通过`cv2.matchTemplate()`函
原创
2024-03-14 05:25:30
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通常可以说四边形具有四条边，或者也可以说平行四边形是具有对边平行且相等的特征的特殊四边形，等腰三角形是具有两条边相等的特性的特殊三角形，这些文字的描述都是和合乎情理的。但对于图形图像来说，却不能使用具体的语言进行描述，它有几条边，究竟是什么图形，没有人能够说清楚，这种类在 Java 中被定义为抽象类。抽象类在解决实际问题时，一般将父类定义为抽象类，需要使用父类进行继承与多态处理。在继承树中，越是在
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2024-10-22 01:03:53
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作者：王先荣前言 轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。前面讲了如何根据色彩及色彩的分布（直方图对比和模板匹配）来进行匹配，现在我们来看看如何利用物体的轮廓。包括以下内容：轮廓的查找、表达方式、组织方式、绘制、特性、匹配。 查找轮廓 首先我们面对的问题是如何在图像中找到轮廓，OpenCv(EmguCv)为我们做了
Halcon中基于形状的模板匹配过程
Halcon中一个完整的模板匹配过程如下：
读取并显示图像；
确定模板ROI及检测ROI；
创建模型；
匹配模板；
ROI仿射变换，得到ROI位置。
举例
如上图所示，每一张图上芯片的位置和角度不固定，需要定位到绿色框内的针脚进行检测，如果以绿色框作为模板ROI，因为图片上有很多针脚，可能会匹配到其他位置，因此，以红色框作为模板ROI，蓝色框作为检测ROI。
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2021-02-25 11:12:00
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1.问题或需求描述
opencv 基于形状的模板匹配测试2.解决方法或原理：主要步骤：使用opencv查找轮廓(findContours)匹配轮廓（形状）(matchShapes)的相似度python代码：import cv2
# 读取目标图像
target_image = cv2.imread('target.png', cv2.IMREAD_COLOR)
# 读取模板图像
template_
原创
2023-09-22 22:45:51
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一种基于openmv的分辨圆形，三角形，矩形的思路openmv作为一个开源,低成本,功能强大的机器视觉模，在很多视觉领域都有涉及应用。我在作为一个新手接触openmv，探索到了一种比较有效的分辨识别圆形，三角，矩形等色块的办法，在此分享给大家。我使用的openmv摄像头有自己的官方手册以及相关使用说明：星曈科技，里面对各个功能以及相关API都有一定的说明。前几天因为比赛，尝试使用openmv摄像头
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2024-03-11 23:32:08
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在2D的机器视觉应用中，模板匹配比较常见，常见的匹配算法有基于灰度的匹配，基于边缘的匹配，基于形状的匹配等。推荐《机器视觉算法与应用》这本书，这本书是halcon开发人员撰写，对于模板匹配介绍的比较详细。下面介绍基于形状的模板匹配。在pcl和opencv中都有关于linemod的实现。本算法是基于linemod的2D版本，主要从opencv的源码修改。1 算法的基本流程如下：(1). 计算方向梯度
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2024-05-04 19:38:10
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1 模板匹配1.1 原理所谓的模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域，该算法的输入包括模板和图片，整个任务的思路就是按照滑窗的思路不断的移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果。实现流程：准备两幅图像：1.原图像(I)：在这幅图中，找到与模板相匹配的区域2.模板(T)：与原图像进行比对的图像块滑动模板图像和原图像进行比对：将模板块每次移动一个
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2024-03-27 15:04:59
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Moment矩,Hu不变矩,轮廓匹配/形状匹配 -1 Moment矩,轮廓特征,轮廓匹配,形状匹配 -2目录Moment矩,Hu不变矩,轮廓匹配/形状匹配 -1 轮廓的基本概念与函数介绍轮廓的基本概念轮廓提取的基本原理：边缘检测和轮廓提取的区别：OpenCV轮廓提取相关函数介绍1.轮廓提取2. 多边形逼近3. 几何距计算提取与绘制轮廓API说明 轮廓特征属性及应用—
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2023-09-05 12:04:19
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# 基于形状的模板匹配算法
在计算机视觉领域，模板匹配是一种基本的技术，用于在图像中寻找与特定形状相似的对象。对于新手开发者来说，理解和实现这个算法可能会有些复杂。本文将详细介绍如何在Python中实现基于形状的模板匹配算法。我们将使用OpenCV库，这是一种流行的计算机视觉库。首先，让我们了解整个流程。
## 流程概述
模板匹配的基本流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
