模版匹配 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。模版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版匹配必须要有一个模版图像T（给定的子图像），还需要一个待检测的图像S（源图像）在待检测的图像上，从左到右，从上到下计算模版图像与重叠子图像的匹配度
转载
2024-07-09 17:16:49
137阅读
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
转载
2024-08-13 10:33:15
95阅读
# 教你实现 Java 不规则前缀匹配
在软件开发中，前缀匹配是一种常见的需求。今天，我们将通过实现一种“Java 不规则前缀匹配”来帮助你深入理解这一过程。下面，我们将分解这个过程，并逐步实现它。
## 1. 过程流程概览
首先，我们来看看实现不规则前缀匹配的整体流程。以下是一个简要的步骤表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-06 04:26:29
21阅读
ROI(Regions Of Interest)区域在实际工作中有着很重要的作用，它不仅能提高计算机视觉代码的执行速度，而且还能排除一些复杂背景带来的干扰。OpenCV中提供了一个提取ROI区域的函数，函数原型为void cvSetImageROI(IplImage* image,CvRect rect),但是这个函数限定了CvRect类型的矩形。在实际的工
转载
2024-08-20 17:28:01
40阅读
opencv基础学习 小知识--绘图函数+小实战训练声明：这里是本人自学opencv时写下来的笔记。同时参考并感谢up主【致敬大神】。在她视频基础进行修改加上自己理解补充。目的是为了更好的进步与学习。如有更多学习经验和知识分享，欢迎评论，谢谢。 1、学习目标学习opencv画图直线、圆、椭圆、矩形、不规则图形。函数：cv.line()、cv.circle()、cv.rectangle()、cv
转载
2024-03-14 08:05:04
327阅读
不规则EXCEL导入解析匹配
### 1、需求：
负责人上传excel规则模板，参与人上传的excel文件要满足这些规则，在满足前提的情况下，可以新增列。 #### 规则类似如下 XQMCXQDMXXMCXXDMXXXJXSLB苏州01苏州中学010141南京02扬州中学010242扬州03南京中学01034镇江中学01044常州中学02014无锡中学04014表格说明：连续的列没有空
转载
2023-10-14 08:32:38
203阅读
整体思路： 1.原图灰度化 2.灰度图截取mask区域 3.mask区域二值化 4.二值化图像运算（开运算） 5.原灰图轮廓提取 6.不规则轮廓校准（外接矩形/内接矩形）注：代码依次头尾连接哦！0.第三方库导入import cv2 as cv
import numpy as np
import imutils
import matplotlib.pyplot as
转载
2023-11-30 21:52:01
365阅读
Overview在OpenCV中文论坛上很多人问到这样的问题，如何对图像的不规则区域设置ROI，即设置敏感区域，以用来做相关的图像处理。 根据若干博文的整理及自己的点点经验，在此进行简单的归纳： 第一部分主要叙述C++中对于不规则区域设置ROImask的方法，第二部分主要叙述Python中对于不规则区域检测及绘制轮廓的方法。C++部分对图像的不规则区域设置ROIOpenCV自带的函数cvSet
转载
2024-05-13 08:07:17
295阅读
# 实现 Python Opencv 不规则切割
## 1. 整体流程
下面是实现 Python Opencv 不规则切割的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| :---: | --- |
| 1 | 读取原始图片 |
| 2 | 创建掩模 |
| 3 | 通过掩模实现不规则切割 |
| 4 | 显示切割后的图片 |
## 2. 具体步骤
### 2.1 读取原始图片
```pyth
原创
2024-07-02 03:52:53
60阅读
## Python OpenCV不规则裁剪实现方法
### 一、整体流程
下面是实现Python OpenCV不规则裁剪的步骤：
```mermaid
journey
title Python OpenCV不规则裁剪实现方法
section 开发流程
开始 --> 读取图片 --> 灰度化 --> 边缘检测 --> 轮廓查找 --> 不规则ROI提取 -->
原创
2024-07-07 05:03:40
203阅读
# Opencv Python不规则矫正实现教程
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用Opencv Python实现不规则矫正。
### 教学步骤
下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 读取图像并完成预处理 |
| 步骤二 | 检测边缘并找到轮廓 |
| 步骤三 | 投影变换矫正图像 |
| 步骤四 |
原创
2024-02-24 06:22:27
75阅读
## Java 正则匹配不规则文件 URL
在开发过程中，经常会遇到需要匹配和处理不规则的文件 URL 的情况。不规则的文件 URL 可能是由于人为输入错误、特殊字符、编码问题等原因导致的，这就需要我们使用正则表达式来进行匹配和处理。本文将介绍如何使用 Java 正则表达式来匹配不规则文件 URL，并给出代码示例。
### 什么是正则表达式（Regular Expression）？
正则表达
原创
2023-11-09 10:18:21
62阅读
3.10.7 不规则数组到目前为止，读者所看到的数组与其他程序设计语言中提供的数组没有多大区别。但实际存在着一些细微的差异，而这正是Java的优势所在：Java实际上没有多维数组，只有一维数组。多维数组被解释为“数组的数组。”例如，在前面的示例中，balances数组实际上是一个包含10个元素的数组，而每个元素又是一个由6个浮点数组成的数组（请参看图3-15）。 图3-15 一个二维数组
转载
2024-06-16 06:42:57
38阅读
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：
转载
2023-11-20 09:24:29
100阅读
模板匹配的作用在图像识别领域作用可大了。那什么是模板匹配？模板匹配，就是在一幅图像中寻找另一幅模板图像最匹配（也就是最相似）的部分的技术。说的有点抽象，下面给个例子说明就很明白了。在上面这幅全明星照中，我们想找出姚明头像的位置，并把它标记出来，可以做到吗？可以，这就是模板匹配的要做的事情。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（姚明头像）在原图（全明星照）中从左上至右下依次滑动
转载
2023-10-11 09:28:19
151阅读
模板匹配是指在图像A中寻找与图像B最相似的部分，一般A称为输入图像，B称为模板图像模板匹配函数result = cv2.matchTemplate(image , temp1 , method , [,mask])result 函数每次计算模板和输入图像的重叠区域相似度之后将结果存入映射图像result中，result图像中每个点都代表一次相似度的比较，类型是单通道32位浮点型 若输入图像的尺寸
转载
2023-08-26 15:45:52
208阅读
模板匹配 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。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，该算法无效。简单来说，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。工作原理：在带检测图像上，从左到右，从上向下计算模
转载
2024-01-29 11:50:49
55阅读
# 使用 OpenCV 进行模板匹配（Java 实现 Guide）
模板匹配是一种在图像处理和计算机视觉领域常用的技术，用于在一幅图像中查找特定形状或图案。本文将引导你通过 Java 中的 OpenCV 库实现模板匹配。我们将分步骤进行，确保你理解每一个环节。以下是实现模板匹配的整体流程：
## 操作步骤
| 步骤 | 说明 |
|---
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，最常见的匹配方法。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，该算法无效。定义 模板就是一副已知的小图像，而模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标，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
转载
2023-12-09 08:48:19
188阅读
目录一、模板匹配1.定义：2.实现：二、霍夫线检测1.原理：2.实现： 三、霍夫圆检测1.描述：2.用法：一、模板匹配1.定义：模板匹配就是在给定的图片中，查找和模板最相似的区域，算法的输入包括模板和图片，通过不断移动模板图片，计算其与图片对应区域匹配度，将匹配度最高区域选择为最终结果2.实现：result=cv.matchTemplate( img,template,meth
转载
2024-01-27 21:03:41
82阅读
