工作需要,想实现一个可以完成图片匹配的模块,正好之前在研究VINS,反正也比较相关,所以开始跳坑.1. 基本设想这个问题实际上可以看做是VO里的回环检测的部分,与回环检测不大一致的地方可能是关键帧的库比较大,同时物体的姿态是未知的.自然的可以沿袭回环检测的思路,使用BOW创建图片库的词典,然后后面匹配时使用字典匹配.描述子和关键点的选择上就先考虑比较快速的ORB,而在匹配时直接使用同样的描述子,完
使用opencv自带的模板匹配1、目标匹配函数：cv2.matchTemplate() res=cv2.matchTemplate(image, templ, method, result=None, mask=None) image：待搜索图像 templ：模板图像 result：匹配结果 method：计算匹配程度的方法,主要有以下几种： CV_TM_SQDIFF &n
转载
2023-12-10 09:15:46
97阅读
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
转载
2024-03-30 09:30:58
187阅读
matchTemplate模板匹配和卷积运算大致相同，模板图类似于卷积核，从原图的左上角开始进行滑动窗口的操作，最后得到一个特征图，这个特征图里的数值就是每次计算得到的相似度，通用匹配方式，相似值是（0-1）之间。 （最简单的一个例子，用两张相同的图片传入模板匹配函数中，只会进行一次相似计算，最后得到的特征图数值为（[1,]） OpenCV中的模板匹配函数为matchTemplate，参数如下，
转载
2024-06-18 18:00:08
162阅读
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.实现：我们需要2幅图像:原图像 (I): 在这幅图像里,我们希望找到一块和模板匹配的区域模板 (T): 将和原图像比照的图像块我们的目标是检测最匹配的区域:为了确定匹配区域, 我们不得不滑动模板图像和原图像进行 比较 :通过 滑动, 我们的意思是图像块一次移动一个像素
转载
2024-03-05 16:22:35
83阅读
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
转载
2023-12-10 08:15:26
116阅读
原理什么是模板匹配?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.它是怎么实现的?我们需要2幅图像:我们的目标是检测最匹配的区域:原图像 (I): 在这幅图像里,我们希望找到一块和模板匹配的区域模板 (T): 将和原图像比照的图像块为了确定匹配区域, 我们不得不滑动模板图像和原图像进行 比较 :通过 滑动, 我们的意思是图
转载
2024-02-26 13:24:19
320阅读
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。
转载
2023-09-27 04:40:35
125阅读
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
转载
2023-12-25 15:25:18
193阅读
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：在给定的矩阵中寻找最大和最小值
转载
2023-12-26 09:43:34
115阅读
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
转载
2023-06-20 18:09:20
439阅读
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
转载
2023-11-07 23:33:52
157阅读
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
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
转载
2023-07-07 21:18:16
228阅读
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
转载
2023-10-23 10:36:44
201阅读
在了解了怎么用电脑控制手机之后，我们来学习下怎么用OpenCV来识别图像一、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。简单的同时也说明了这种方法受到的限制很大，那么模板匹配这种方法是用于什么场景？首先 源图像 尺度不能变、角度不能旋转，其次源图像每次
转载
2023-12-15 18:43:33
162阅读
目录图像特征检测SIFT算法介绍：DOG尺度空间构造（Difference of Gaussian）关键点搜索与定位SIFT的优点：特征匹配python代码实现效果展示：图像特征检测SIFT算法介绍：DOG尺度空间构造（Difference of Gaussian）首先是对原特征图下采样可以得到金字塔形状的多分辨率空间，作为特征金字塔，该特征金字塔可以方便提取出不同尺度的特征（也可以叫多尺度空间）
转载
2024-09-25 21:32:24
57阅读
openCV中特征提取的一些类的介绍FeatureDetetor（特征点提取）FeatureDetetor是opencv中的一个虚类，其在opencv中类的定义如下：class CV_EXPORTS FeatureDetector
{
public:
virtual ~FeatureDetector();
void detect( const Mat& im
转载
2024-10-09 21:35:44
21阅读
模板匹配(Template Matching)算法 模板匹配（Template Matching）是图像识别中最具代表性的方法之一。 它从待识别图像中提取若干特征向量与模板对应的特征向量进行比较， 计算图像与模板特征向量之间的距离，用最小距离法判定所属类别。 模板匹配通常事先建立好标准模板库。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。 所以模板匹配首先需要一个模板图像T（给定的子
转载
2024-01-09 18:53:03
199阅读
opencv的图片模板匹配方法【1】matchTemplate 用法介绍 result = cv.matchTemplate( image, templ, method[, result[, mask]] ) image：目标图 templ：模板图 method：原图与样章匹配效果的判别标准， 平方差匹配cv2.TM_SQDIFF：用两者的平方差来匹配，最好的匹配 值为0 归一化平方差匹配cv2.
转载
2024-01-10 19:32:02
89阅读
