废话：学习opencv一段时间，最近因为比赛需要使用sift算法，就配置在Ubuntu系统上面配置了一下opencv_contrib扩展包。中间遇到了一些问题，记录下来帮助有需要的同学，也给自己以后配置留一个方便。下面开始进入正题。 正文：在正式安装之前我先介绍一下我的一些配置 电脑：小米笔记本pro15.6 系统：Ubuntu16.04LTS opencv与contrib版本：3.4.4 cma
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2024-10-24 15:02:19
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Ubuntu16.04 安装 TensorFlow 和配置 OpenCV一、安装 TensorFlow GPU 版本 安装 TensorFlow-GPU 版的关键点在于 cuda 和 cudnn 的安装和配置，注意它们的版本是否和 TensorFlow 的版本匹配。以下，以安装 TensorFlow 1.
opencv关于ncc说，，完全匹配p=1，完全不匹配p=-1，p=0表示无关联。数学书概率论中说，|p|=1，是线性相关，p=0，不相关。我在程序中验证后，发现，数学书更准确。第一，线性相关就是匹配相关。第二，p=-1，也是完全匹配。怎么得到值是-1，或逼近-1的值呢？学习模板不变，匹配到的图像，计算p=1；然后，灰度翻转匹配到的图像（黑白相反），即 roiImage备
最近公司要做一个火灾图像识别程序，要在板子上跑。板子是firefly3399pro，这板子性能比较好，带gpu，但是这次时间的关系就选择opencv来做图像识别，gpu性能就无法发挥了，但cpu也是6核。由于用的netcore，在nuget上用了opencvsharp库，使用还是很方便，对opencv封装比较好，函数名基本一致，但是有个最大的
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2024-03-25 20:58:21
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目录1.模板匹配的定义2.API介绍3.寻找最优匹配位置（匹配后的配套操作）4.具体代码1.模板匹配的定义 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，该匹配方法并不是基于直方图，而是使用一个图像块在输入图像上进行“”滑动“”。（也就是在图像上按照模板大小一块一块比对）2.API介绍void
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2024-07-19 20:36:03
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模板匹配是通过模板在采集到的原图像进行滑动寻找与模板图像相似的目标。模板匹配不是基于直方图的方式，而是基于图像的灰度匹配。其基本原理是逐像素的把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵与参考图像的所有可能的串口灰度阵列，按照某种相似度量方法进行搜索比较的匹配方法，从理论上说就是采用图像相关技术。为了利用模板匹配从源图像中得到匹配区域，从源图像选取该区域作为进行匹配的模板。模板从源图像左上角开始每次以
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2024-03-17 15:20:04
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一、引言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
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2024-03-13 09:45:15
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一.引入二分图匹配算法是一个非常有用的算法，我们首先从一个简单的题目引入。给你n个水果，m个箱子，每个水果只能被放在指定的几个箱子里，每个盒子只能放一个水果，问如何安排能使的放在盒子里的水果最多。怎么写？暴力，可以试试。但不管是暴力还是什么算法，都需要面对一个情况——后面的水果如果没盒子放了，不能不管不顾，应该腾空间。对，腾。二分图算法的最重要思想就是腾二.算法流程二分图有两种主流算法，一个是匈牙
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，
原创
2022-06-01 17:42:18
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matchTemplate函数参数模板匹配是通过模板在采集到的原图像进行滑动寻找与模板图像相似的目标。模板匹配不是基于直方图的
原创
2022-06-29 15:09:05
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端午放假期间，小F实现了小程序「跳一跳」的自动化。主要涉及到了OpenCV的模板匹配和边缘检测技术，以及Android开发调试工具ADB。如果放在一起说，感觉内容有些多。所以，分三期来讲，也能多了解一些东西。首先介绍模板匹配，然后边缘检测，最后结合ADB实现「跳一跳」自动化。游戏虽然过时了，但是拿来练练手还是不错的。编程就该是快乐的，哈哈。/ 01 / 模板匹配模板匹配，就是在整个图像区域里发现与
原创
2020-12-24 16:07:24
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下面的代码是在img中找templateimport cv2 def get_sing_loc(img, template): ''' methods = ['cv2.TM_CCOEFF', 'cv2.TM_CCOEFF
原创
2024-04-11 14:30:33
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端午放假期间，小F实现了小程序「跳一跳」的自动化。主要涉及到了OpenCV的模板匹配和边缘检测技术，以及Android开发调试工具ADB。如果放在一起说，感觉内容有些多。所以，分三期来讲，也能多了解一些东西。首先介绍模板匹配，然后边缘检测，最后结合ADB实现「跳一跳」自动化。游戏虽然过时了，但是拿来练练手还是不错的。编程就该是快乐的，哈哈。/ 01 / 模板匹配模板匹配，就是在整个图像区域里发现与
原创
2021-01-19 14:27:08
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OpenCV中支持的匹配算法
平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF
这类方法利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大.
标准平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF_NORMED
相关匹配 method=CV_TM_CCORR
这类方法采用模板和图像间的乘法操作,所以较大的数表示匹配程度较高,0标识最坏的匹配效果.
标准相
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2020-01-09 13:24:00
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minMaxLoc函数：void minMaxLoc( const Mat& src, double* minVal, double* maxVal=0, Point* minLoc=0, Point* maxLoc=0, const Mat& mask=Mat() ); 说明: 1 minMaxLoc寻找矩阵(一维数组当作向量,用Mat定义) 中最小值和最大值的位置. 2 参数
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2018-09-23 15:57:00
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一、 1.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。 2.paint
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2020-05-18 18:00:00
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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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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
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2023-10-11 09:28:19
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import cv2
import numpy as np
# 加载原始RGB图像
img_rgb = cv2.imread("capture1.jpg")
# 创建一个原始图像的灰度版本，所有操作在灰度版本中处理，然后在RGB图像中使用相同坐标还原
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 加载将要搜索的图像模板
#模板1 筛选
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2024-03-20 10:36:29
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1.在原图上裁剪一块作为模板图像，如果图像不是裁剪的， 大小有变化的话，会影响匹配结果。 2.运行代码/*
简单图像模板匹配
*/
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
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2024-02-22 15:45:47
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