平台：Win7 64bits + Visual Studio 2012 + OpenCV 2.4.10截止今天我终于把《OpenCV3编程入门-毛星云》这本书看完了，看了将近两个月终于看完了！看的挺累的，有点吃力，很多讲算法原理的地方看的很模糊。但是因为我一直带着一个问题去看：如何识别摄像头视频流中的红外LED灯？每看完一个案例我就会想有没有帮助，能不能用的上，然后做一些笔记，
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2024-06-18 23:51:43
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# 了解Java图像模板匹配
在计算机视觉领域中，图像模板匹配是一种常见的技术，用于在一幅图像中寻找特定模板的位置。该技术在许多领域中都有应用，比如图像识别、目标检测等。在本文中，我们将介绍如何使用Java实现图像模板匹配，并给出相应的代码示例。
## 什么是图像模板匹配？
图像模板匹配是一种在给定图像中寻找特定模式的技术。通常情况下，我们会有一张待匹配的图像和一个用于匹配的模板图像。目标是
原创
2024-06-19 04:43:46
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# 使用OpenCV实现Android目标匹配的完整指南
在机器视觉和计算机视觉的领域中，目标匹配是一个非常重要的任务。今天我们将通过OpenCV库来实现这一功能，尤其是在Android平台上。下面是整个流程的概述。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ---------------------------
原创
2024-10-06 04:08:05
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深度学习
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2022-10-16 21:36:07
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# 项目方案：基于Java的图像模板匹配系统
## 介绍
本项目旨在基于Java开发一个图像模板匹配系统，通过对输入图像进行模板匹配，找到匹配的模板位置，并输出匹配结果。该系统可以应用于图像识别、目标检测等领域。
## 实现方案
### 1. 图像模板匹配算法
图像模板匹配主要通过计算图像之间的相似度来实现。常用的方法有灰度相关、归一化互相关、均方差等。我们选择使用归一化互相关(Normal
原创
2024-05-10 05:10:55
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# Java OpenCV 中的模板匹配：查找多个目标
模板匹配是一种图像分析的技术，用于查找图像中与给定模板（小图像）相似的区域。在计算机视觉中，模板匹配常用于物体识别、场景检测等。本文将介绍如何使用Java OpenCV库进行多目标模板匹配，并通过代码示例帮助读者更好地理解这一过程。
## 一、背景知识
在计算机视觉中，模板匹配的基本思想是通过比较目标图像与模板图像之间的相似度，确定目标
原创
2024-10-14 03:22:14
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目录1.什么是模板匹配及模板匹配方法matchTemplate()介绍素材准备2.单模板匹配2.1 单目标匹配2.2 多目标匹配3.多模板匹配1.什么是模板匹配及模板匹配方法matchTemplate()介绍提供一个模板图像，一个目标图像，且满足模板图像是目标图像的一部分，从目标图像中寻找特定的模板图像的过程，即为模板匹配。OpenCV提供了matchTemplate()方法帮助我们实现模板匹配
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2023-07-30 22:38:00
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试一下多种方式的模板匹配：dev_close_window ()
read_image(Image, '2008531173479_2')
dev_open_window_fit_image(Image, 0, 0, 512, 512, WindowHandle)
dev_display(Image)
* 从原图中裁切一块作为模板
crop_part(Image, ImagePart, 445,
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2023-08-28 12:17:21
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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
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2024-01-27 21:03:41
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2020-01-15 17:01:00
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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。基本流程是这样的，如下所示：1. 首先确定出ROI的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_rectangl
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2023-07-05 13:41:43
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模板匹配指的是通过模板图像与测试图像之间的比较，找到测试图像上与模
原创
2022-06-18 00:20:33
2487阅读
本文介绍了一篇最新OCR方向的论文，大胆直接使用图像多分类进行文本识别。我们最近做了一个文字识别的工作：“ CSTR: A Classification Perspective on Scene Text Recognition ” 简单介绍如下：当前文字识别有两种建模视角：seq2seq-based和segmentation-based。seq2seq-based的方法首先将
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2024-07-15 06:04:47
22阅读
在Matlab中，这几个函数区分如下： （以下默认S1和S2是字符串，同样也适用于cell细胞类型数据，也就是循环对cell中每 个元素分别判断即可。） findstr(S1,S2)：寻找是否有S1和S2之间的匹配，真返回1，假返回0，双向； 例： s
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2024-05-09 11:47:39
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模板匹配指在一幅图像中寻找出给定的模板，原理非常简单，遍历图像中每一个可能的位置，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。OpenCV提供了相应的函数来完成这个操作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，并给出它们的位置OpenCV 提供了 6 种两张图片相似度方法1、
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2023-11-06 15:41:58
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这次写一下算法方面的，图像处理中模板匹配算法的研究和实现。 一： 首先我们先上一下模板匹配的理论及其公式描述： 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
文章目录一、理论介绍二、代码一、理论介绍模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一
原创
2022-08-26 10:36:13
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1、原理简单来说，模板匹配就是拿一个模板（图片）在目标图片上依次滑动，每次计算模板与模板下方的子图的相似度，最后就计算出了非常多的相似度；如果只是单个目标的匹配，那只需要取相似度最大值所在的位置就可以得出匹配位置；如果要匹配多个目标，那就设定一个阈值，就是说，只要相似度大于比如0.8，就认为是要匹配的目标。1.1 相似度度量指标差值平方和匹配 CV_TM_SQDIFF标准化差值平方和匹配 CV_T
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2023-07-06 23:51:54
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# 深度学习下的模板匹配与图像拼接
在计算机视觉领域，**模板匹配**和**图像拼接**是两个重要的技术。随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络（CNN）的出现，这些技术的发展变得更加高效。本文将介绍这两者的概念，以及如何结合深度学习实现更好的结果，并提供相关的代码示例。
## 模板匹配
**模板匹配**是一种在图像中查找与给定模板（小图像）相似区域的技术。它通常用于物体识别、跟踪和设备
原创
2024-10-22 03:23:21
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直方图 cv2.calcHist()可以帮助我们统计像素并得到直方图. 格式: calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, hist=None, accumulate=None)1参数: images: 输入图像channels: 颜色通道m ...
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2021-08-17 19:55:00
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