1.模板匹配 模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有6种，然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。假如原图形是AxB大小，而模板是axb大小，则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1)# 模板匹配
img = cv2.imread('lena.jpg', 0)
template =
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2024-10-05 08:57:20
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Opencv支持GPU计算，并且包含成一个gpu类用来方便调用，所以不需要去加上什么__global__什么的很方便，不过同时这个类还是有不足的，待opencv小组的更新和完善。这里先介绍在之前的《opencv4-highgui之视频的输入和输出以及滚动条》未介绍的图像的相似性检测，当然这是cpu版本，然后接着在介绍对应的gpu版本。这里只介绍了PSNR和SSIM两种用来进行对比图像的方法原理：&
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2024-04-24 18:48:44
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首先，为什么要指针对齐(Pointer Alignment)？指针对齐有时候非常重要，因为许多硬件相关的东西在对齐上存在限制。在有些系统中，某种数据类型只能存储在偶数边界的地址处。例如，在经典的 SPARC架构(以及经典的ARM)上，你不能从奇数地址读取一个超过1字节的整型数据。尝试这么做将会立即终止程序，并伴随着总线错误。而在X86架构上，CPU硬件处理了这个问题，只是这么做将会花费更多时间；
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2024-05-07 18:49:41
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# Python中的相位相关匹配
相位相关匹配是一种在图像处理和计算机视觉中常用的技术，主要用于检测和识别图像中的对象。其基本思想是在频域内，通过分析图像间的相位信息来实现匹配。这种方法在处理图像旋转、缩放和光照变化的问题时，具有很好的鲁棒性。
## 什么是相位相关？
相位相关的核心在于使用傅里叶变换将图像转换到频域。通过频域的相位信息，我们可以很容易地识别出两个图像之间的相似性。具体步骤如
原创
2024-09-07 03:48:24
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前言初入OpenCV的世界，前辈们让我跟着《OpenCV3 编程入门》和学习视频学习即可，但很多东西对我这种非计算机科班小白而言，C++和OpenCV一结合起来对我不是很友好，故于此记录学习笔记便于自己学习查阅，也希望有做视觉大神可以多多指点。一、向量类Vecvector(向量)： C++中的一种数据结构，确切的说是一个类，其相当于一个动态的数组，类似的数组替代品还有Array类。1.定义此向量可
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2024-05-13 22:58:37
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本节内容：访问像素值用指针扫描图像用迭代器扫描图像编写高效的图像扫描循环扫描图像并访问相邻像素实现简单的图像运算图像重映射 访问像素值 准备工作： 创建一个简单函数，用它在图像中加入椒盐噪声. 实现如下: void salt(cv::Mat image, int n){
int i, j;
for(int k = 0; k < n;
支持向量机(SVM)介绍 目标本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 CvSVM::train 训练一个SVM分类器， 以及用 CvSVM::predict 测试训练结果。 什么是支持向量机(SVM)?支持向量机 (SVM) 是一个类分类器，正式的定义是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面。 换句话说，给定一些标记(label)好的
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2024-08-23 13:21:51
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1、简介有很多人不明白频率和相位的关系。简单来说相位p=频率f对时间的积分。举例：加深理解：频率和时间的关系2、所以频率和相位还有时间有啥用？ 如果单独从字面上看，好像频率，相位，时间是孤立的，所以看起来他们毫无联系。实际中他们常用于下面场景：如下这张图：10MHz的方波。实际中有两个频率不可能完全一样，假如一个是标准的10MHz，另一个9.9999Mhz。如果在一个系统中，要求10Mh
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2024-07-09 16:30:41
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1. 模板匹配模板匹配就是在图像A中寻找与图像B最相似的部分，一般将图像A称为输入图像，图像B称为模板图像。操作方式是B在A图像上从左到右自上而下滑动，遍历所有的像素。模板匹配函数：result = cv2.matchTemplate( image, temp1, mothod[,mask] )iamge:：原始图像，必须为8bit或者32bit浮点图像。temp1：模板图像，必须与原图同类型，并
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2023-10-23 10:36:44
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模板匹配就是在给定一幅图像和一幅模板（一般模板比图像的尺寸小很多）的情况下，找到这个图像中最最相似于模板的位置，比如第一幅是给定的图片，第二幅是模板，第三幅就是搜索到的匹配的位置。这个搜索的过程，我没有在源码中求索，但是根据tutorial，应该是采用sliding window的方法，利用滑动的窗口，逐像素进行匹配。这个逐像素的意思，就是锚定某个像素之后，在这个像素的右边和下方，以templat
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2023-06-20 18:09:20
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自己的一些理解，仅供参考。模板匹配无法就是在目标图中找出与模板图最相似的对应的坐标位置 。通过整体图像的整体灰度值来判断就是灰度匹配；通过图像的边缘信息来判断就是形状匹配；通过图像的角点等特征点来判断就是特征匹配。模板匹配中，最重要的就是定义两幅图像的相似度，根据相似度的最值即可在目标图中找到对应的坐标。定义两幅图片相似度需要根据图片的实际情况选择，OpenCV这里提供了包含以下方法，MATLAB
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2023-11-07 23:33:52
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模板匹配原理模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一，这种方法的原理非常简单，遍历图像中的每一个可能的位置，比较各处与模板是否“相似”，当相似度足够高时，就认为找到了我们的目标。其实模板匹配实现的思想也是很简单很暴力的，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，也就是我们找到了要找的的位置，并把它标记出来。
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2023-09-27 04:40:35
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使用模板匹配在图像中寻找物体模板匹配模板匹配就是用来在大图中找小图，也就是说在一副图像中寻找另外一张模板图像的位置：opencv中用 cv.matchTemplate() 实现模板匹配。 模板匹配的原理其实很简单，就是不断地在原图中移动模板图像去比较，有6种不同的比较方法，详情可参考：TemplateMatchModes1. 平方差匹配CV_TM_SQDIFF：用两者的平方差来匹配，最好的匹配值为
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2023-12-25 15:25:18
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寻找一幅图像的匹配的模板，可以在一段视频里寻找出我们感兴趣的东西，比如条形码的识别就可能需要这样类似的一个工作提取出条形码区域（当然这样的方法并不鲁棒）。而OpenCV已经为我们集成好了相关的功能。函数为matchTemplate。所谓模板匹配就是在一幅图像中寻找和模板图像（patch）最相似的区域。该函数的功能为，在输入源图像Source image（I）中滑动框，寻找各个位置与模板图像Temp
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2024-03-30 09:30:58
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以前顶过一个关于相位相关（一下简称PC）的帖子，不少板油也来邮件问过这个方法，现在整理一个帖子，希望能对大家有些帮助。 首先，是一个板油提供的PC代码，http://www.ilovematlab.cn/redirect.php?tid=43428&goto=lastpost&sid=ShSdLt 先来解释一下PC用于位移估计的基本原理， &
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2024-05-18 18:34:41
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前言关于图像的预处理部分参考 结合opencv学习DIP概述该笔记主要是基于DIP理论➕openCV实现,学习该笔记首先要确保通读DIP理论,并由自己的话描述相关知识,并且掌握openCV中的相关算子这里主要是基于VS2017/2019来实现openCV3.4.10版本的操作图像处理分为传统图像处理和基于深度学习的图像处理,当某章某节涉及到深度学习时,我会在标题后追加(深度学习)以示区
OpenCV 学习笔记（模板匹配）模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一。这种方法的原理非常简单，遍历图像中的每一个可能的位置，比较各处与模板是否“相似”，当相似度足够高时，就认为找到了我们的目标。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
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2023-10-31 13:14:04
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1、模板匹配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，它应该是寻找ROI(模板)最简单高效的方式了。模板匹配的工作方式跟直方图的反向投影基本一样，只不过反射投影直方图得到的是ROI出现在图像中特定位置的概率，是一种概率映射，而模板匹配是直接关于像素的度量。假设我们有一张100x100的输入图像，ROI(模板)是10x10的图像，模板匹配具体的操作方式是这样的：1)从输
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2023-12-10 08:15:26
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直方图均衡化函数可以自动的改变图像直方图的分布形式，这种方式极大的简化了直方图均衡化过程中需要的操作步骤，但是该函数不能指定均衡化后的直方图分布形式。在某些特定的条件下需要将直方图映射成指定的分布形式，这种将直方图映射成指定分布形式的算法称为直方图匹配或者直方图规定化。直方图匹配与直方图均衡化相似，都是对图像的直方图分布形式进行改变，只是直方图均衡化后的图像直方图是均匀分布的，而直方图匹配后的直方
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2024-08-07 20:58:33
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针对不同分辨率的匹配操作项目要求OpenCV模板匹配模板匹配的工作方式模板匹配的匹配方式模板匹配存在的问题解决方法方法1：直方图+自适应模板匹配结果方法二：SIFT效果方法三：灰度匹配+模板匹配结果和结论 项目要求有一个需要，在UI自动化中，我们需要匹配某个元素在app中的位置，如何获取该元素的位置呢？一般可以通过Automation ID或者XPath，但是，有些控件或者元素，它无法通过这种方
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2023-07-07 21:18:16
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