1.首先下载openCV的安装包，安装在一个自己能够找的到的地方就行2.启动openCV.exe他会自动安装一个包，里面有openCV的各种语言版本3.打开eclipse，打开window选项卡，选择preference。左边选项卡选择java设置，在buildpath标签下有user libraries这个选项，如图：4.新建一个library，输入新的库名（随便起），输入完点OK5.选中你新建
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2024-05-30 10:04:05
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模板匹配业务描述：从 一张图 中找到 和 模板图片 “非常相似” 的区域，获取该区域坐标；原理简介：用 模板图像 在 原图上 滑动，然后计算 滑到的区域 和 模板 的相似程度，如像素差，把该值 记录在 对应位置，过程类似卷积；滑完后，找到 相似程度 最大的 坐标，还原到 原图的坐标，加上 模板的宽高，就得到了 原图上 和模板相似的 区域； 最大的缺点是 如果 图片有旋转或者缩放，是无法进
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2023-09-22 19:41:12
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函数：Imgproc.matchTemplate(Mat image, Mat templ, Mat result, int method)参数说明：image：源图像templ：模板图像result：比较结果method：匹配算法匹配算法：T
原创
2022-08-09 09:36:16
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这里说的图片相似度判断的demo中是先进行四种值的判断然后再进行边缘判断，是否匹配。那四种值分别是：1. 相关度判断；2.卡方；3.直方图相交值；4.Bhattacharyya距离但是哪怕进行了这些判断，加边缘匹配后，常常会有明显区别却判断成YES。可谓是精度太低。随后我们进行了思考。如何处理这种问题。废话不多说，直接说答案，我们将要对比的两张图片分解成多个区域。将每个区域裁剪成一个个
QT/OpenCV01、开始之前02、QT03、CMake04、OpenCV05、配置06、测试 01、开始之前本文版本： 1、QT：Based on Qt 5.12.2 (MSVC 2017, 32 bit)，编译方式是MinGW 2、CMake：cmake-3.27.0-rc4-windows-x86_64.msi 3、OpenCV：OpenCV – 4.5.1 4、windows： win
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2024-07-24 09:53:31
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代码详解数据导入部分数据导入部分的代码主要有三个步骤，（1）从txt中读取文本数据，常规操作，这里没什么可说的；datasets = {
'%s-%s' % (task_name, f):
load_data('%s%s/%s.%s.data' % (data_path, task_name, task_name, f))
for f in ['train', 'valid
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2024-07-10 15:40:37
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模版的多个匹配，能够得到所有匹配的结果。模板匹配是数字图像处理的重要组成部分之一。把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准,或根据已知模式到另一幅图中寻找相应模式的处理方法就叫做模板匹配简单而言，模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找
原创
2022-12-22 11:59:36
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安装准备：Windows10、java8的jdk、java15的jdk 本次操作是在Windows10的系统下进行的 注意:可能java对中文支持的原因，最好java环境和程序使用的路径中不要包含中文java8java8最简单的方式就是从腾讯软件中心去下载，在搜索框内输入jdk，搜索结果的第一个就是java8的安装包。java15下载地址：http://jdk.java.net/java-se-r
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2024-03-11 16:03:02
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函数createTrackbar( trackbar_label, image_window, &match_method, max_Trackbar, MatchingMethod ); /*参数1：滑动条轨迹名
参数2：滑动条依附的窗口名
参数3：滑块的位置，创建时，滑块初始位置就是这个变量当前的值
参数4：轨迹的最大值
参数5：回调函数
参数6：默认0，用户传给回调函数的数据，如果第
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2024-04-14 12:09:43
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# 使用 Python 和 OpenCV 进行模板匹配的入门指南
模板匹配是一种用于在图像中查找特定子图像（模板）位置的技术。本文将为您详细说明如何使用 Python 中的 OpenCV 库实现模板匹配。我们将通过一个简单的流程，逐步引导您完成整个过程。
## 流程概述
下面是进行模板匹配的主要步骤，您可以根据这个表格跟随学习：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-12 04:31:58
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opencv模板匹配函数cv2.matchTemplate(image, templ, method, result=None, mask=None) 参数image:待搜索的图像(大图)
参数temple:搜索模板,需要和原图一样的数据类型且尺寸不能大于源图像
参数result:比较结果的映射图像,其必须为单通道,32位浮点型图像,如果原图(待搜索图像)尺寸为W*H,而temple尺
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2023-11-29 00:27:05
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模版匹配和霍夫变换模板匹配原理API演示缺点: 模板匹配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。 其实就是比较像素,找到组相似的APIres = cv.matchTemplate(img,template,method)
#
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2024-03-11 14:27:00
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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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# 使用OpenCV的Python模板匹配教程
模板匹配是计算机视觉中的一个基本任务，它用于在更大图像中找到模板图像的出现位置。OpenCV为我们提供了很好的工具来实现这一点。本文将为您介绍如何使用OpenCV在Python中进行模板匹配。我们将通过一个简单的示例来展示每一步的实现。
## 流程概述
在开始之前，让我们来概述一下整个流程。下面是实现模板匹配的步骤：
| 步骤 | 说明
文章目录前言准备工作计算公式模板匹配的原理模板匹配的示例模板匹配的效果模板匹配的局限性总结 前言在本文中，我将使用 Python 和 OpenCV 库来实现一个简单的模板匹配脚本，它可以在屏幕上寻找和点击指定的图像。这个脚本可以用于一些自动化的任务，比如网页刷新、游戏操作等。准备工作要运行这个脚本，需要安装以下几个库cv2：OpenCV 的 Python 接口，用于图像处理和模板匹配。pyaut
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2024-09-06 09:33:55
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模板匹配是通过在输入图像上滑动模板图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配，并且可以利用函数cvMinMaxLoc()找到最佳匹配的位置。例如在工业应用中，可以锁定图像中零部件的位置，并根据具体的位置，进行具体的处理。匹配的过程中可以使用不同的method，通过最合适的method，进行最合适的匹配。MatchTemplate
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2024-01-15 18:52:31
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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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利用OpenCV计算并绘制灰度直方图 #include <cv.h>
#include <highgui.h>
#pragma comment( lib, "cv.lib" )
#pragma comment( lib, "cxcore.lib" )
#pragma comment( lib, "highgui.lib" )
int main()
在这一篇文章中，我们将会了解数字图像处理中重要的组成部分之一的模板匹配。一：什么是模板匹配？在OpenCV教程中这样解释模板匹配：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.这里说的模板是我们已知的小图像，模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标。模板就是我们已知的在图中要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。二：
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2023-11-20 09:24:29
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1. SURF特征提取在OpenCV中，使用SURF进行特征点描述主要是使用drawMatches 方法和BruteForceMatcher类。1.1 drawMatches()函数drawMatches用于绘制出相匹配的两个图像的关键点，该函数有两个函数原型。void drawMatches( const Mat& img1, const vector<KeyPoint>&a
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2024-02-03 06:52:47
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