一种基于openmv的分辨圆形，三角形，矩形的思路openmv作为一个开源,低成本,功能强大的机器视觉模，在很多视觉领域都有涉及应用。我在作为一个新手接触openmv，探索到了一种比较有效的分辨识别圆形，三角，矩形等色块的办法，在此分享给大家。我使用的openmv摄像头有自己的官方手册以及相关使用说明：星曈科技，里面对各个功能以及相关API都有一定的说明。前几天因为比赛，尝试使用openmv摄像头
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2024-03-11 23:32:08
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opencv自带linemod算子https://github.com/opencv/opencv_contrib/blob/4.x/modules/rgbd/src/linemod.cpphttps://github.com/opencv/opencv_contrib/blob/4.x/modules/rgbd/samples/linemod.cpp已知物体模型，从不同方向提取RGBD特征，处理
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2024-01-29 17:39:16
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1.问题或需求描述
opencv 基于形状的模板匹配测试2.解决方法或原理：主要步骤：使用opencv查找轮廓(findContours)匹配轮廓（形状）(matchShapes)的相似度python代码：import cv2
# 读取目标图像
target_image = cv2.imread('target.png', cv2.IMREAD_COLOR)
# 读取模板图像
template_
原创
2023-09-22 22:45:51
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# Python OpenCV基于形状模板匹配
## 简介
在计算机视觉领域，模板匹配是一种常用的技术，用于在一幅图像中寻找与给定模板最相似的部分。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库进行基于形状模板匹配的实现。
## 模板匹配原理
模板匹配的原理是计算模板图像与目标图像之间的相似性，找到最匹配的位置。在OpenCV中，可以通过`cv2.matchTemplate()`函
原创
2024-03-14 05:25:30
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# Python OpenCV基于形状的模板匹配
## 简介
模板匹配是一种在图像中寻找与给定模板相似的图像区域的方法。在计算机视觉和图像处理中，模板匹配广泛应用于目标检测、目标跟踪、图像匹配等领域。Python中的OpenCV库提供了强大的模板匹配功能，使得我们可以方便地进行形状基准的图像匹配。
## 模板匹配算法原理
模板匹配算法的基本原理是将一个给定的模板图像在待匹配图像中滑动，计算
原创
2024-02-08 04:46:02
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1.模板匹配（Template Match）（1）模板匹配介绍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（给定的子图像）另外需要一个待检测的图像-源图像S工作方法，在带检测图像上，从左到右，从上到下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，俩者相同的可能性越大模板匹配介绍——匹配算法介绍计算（归一化）平方不同计算（归一化）相关性计算（归一化）
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2024-02-29 11:23:06
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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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OpenCV实现基于形状的模板匹配(附源码)
原创
2022-08-27 01:07:57
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13.2形状匹配（一） 边缘模板匹配处理思路
考虑使用边缘轮廓（XLD)模板匹配主要是出于目标物体在图像中被遮挡或者干扰（非线性光照变化）情况；使用轮廓边缘模板匹配的最大的难点在于提取图像的XLD,如何恰当的分割边缘轮廓。
边缘轮廓匹配的几种思路：
（1）直接使用模板的边缘（XLD)与图像中的边缘比较，计算相似度。
通常可以说四边形具有四条边，或者也可以说平行四边形是具有对边平行且相等的特征的特殊四边形，等腰三角形是具有两条边相等的特性的特殊三角形，这些文字的描述都是和合乎情理的。但对于图形图像来说，却不能使用具体的语言进行描述，它有几条边，究竟是什么图形，没有人能够说清楚，这种类在 Java 中被定义为抽象类。抽象类在解决实际问题时，一般将父类定义为抽象类，需要使用父类进行继承与多态处理。在继承树中，越是在
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2024-10-22 01:03:53
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Halcon中基于形状的模板匹配过程
Halcon中一个完整的模板匹配过程如下：
读取并显示图像；
确定模板ROI及检测ROI；
创建模型；
匹配模板；
ROI仿射变换，得到ROI位置。
举例
如上图所示，每一张图上芯片的位置和角度不固定，需要定位到绿色框内的针脚进行检测，如果以绿色框作为模板ROI，因为图片上有很多针脚，可能会匹配到其他位置，因此，以红色框作为模板ROI，蓝色框作为检测ROI。
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2021-02-25 11:12:00
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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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1 模板匹配1.1 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。实现流程：准备两幅图像：1.原图像(I)：在这幅图中，找到与模板相匹配的区域2.模板(T)：与原图像进行比对的图像块滑动模板图像和原图像进行比对：将模板块每次移动一个
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2024-03-27 15:04:59
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# 基于形状的模板匹配算法
在计算机视觉领域，模板匹配是一种基本的技术，用于在图像中寻找与特定形状相似的对象。对于新手开发者来说，理解和实现这个算法可能会有些复杂。本文将详细介绍如何在Python中实现基于形状的模板匹配算法。我们将使用OpenCV库，这是一种流行的计算机视觉库。首先，让我们了解整个流程。
## 流程概述
模板匹配的基本流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
作者：王先荣前言 轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。前面讲了如何根据色彩及色彩的分布（直方图对比和模板匹配）来进行匹配，现在我们来看看如何利用物体的轮廓。包括以下内容：轮廓的查找、表达方式、组织方式、绘制、特性、匹配。 查找轮廓 首先我们面对的问题是如何在图像中找到轮廓，OpenCv(EmguCv)为我们做了
文章目录一、图像梯度概念1.1 一阶导数与soble算子1.2 二阶导数与拉普拉斯算子二、实践2.1 一阶导数2.1.1 soble算子cv.Sobel2.1.2 scharr算子cv.Scharr2.2 二阶导数2.2.1 API计算2.2.2 自定义 一、图像梯度概念注意算子内元素和为11.1 一阶导数与soble算子通过一阶导数可以提取图像边缘，图像边缘地方，像素差异大，一阶导数也大。
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2024-03-26 06:16:21
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算法思想：我们把要跟踪的目标保存好，然后在每一帧来临的时候，我们在整个图像中寻找与这个目标最相似的，我们就相信这个就是目标了。相似性的计算——模板匹配中差值的平方和（SSD）与互相关准则的关系实现函数： void matchTemplate( const Mat& image, co
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2024-02-23 09:26:11
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文章目录前言一、暴力匹配步骤分析二、代码分析 前言 特征匹配是一种图像处理技术，用于在不同图像之间寻找相似的特征点，并将它们进行匹配。特征匹配在计算机视觉和图像处理领域中具有广泛的应用，包括目标识别、图像拼接、三维重建等。一、暴力匹配步骤分析 &
对于工业应用来说，往往需要用到形状匹配来达到定位功能，VisionPro的PatMax算法，Halcon的形状匹配算法都是基于边缘的模版匹配。halcon中的形状匹配具有良好的鲁棒性，稳定，准确，快速的特点。opencv中虽然也有形状匹配算法，但是，是基于七阶不变矩来计算轮廓相似度，具有旋转缩放不变性。因此，无法求出目标形状的旋转和缩放系数。并且对于形状变换不大的轮廓也很难区分开，比如圆形和正方形
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2024-01-26 07:40:50
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Java OpenCV 图像处理26.0 HOG特征提取1 HOG 简述2 HOG 特征提取2.1 检测窗口2.2 归一化图像2.3 计算梯度2.4 统计直方图2.5 梯度直方图归一化2.6 得到HOG特征向量3 Java HOG 特征提取测试4 C# HOG 特征提取测试 1 HOG 简述HOG是Histogram of Oriented Gradient的缩写，是一种在计算机视觉和图像处理中
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2024-10-17 17:51:05
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