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
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2023-06-20 18:09:20
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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
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
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2023-10-31 13:14:04
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# 使用 Python 和 OpenCV 实现模板匹配并设置相似度
在计算机视觉领域，模板匹配是一种常用的方法来识别图像中的特定区域。使用 Python 和 OpenCV，可以实现这一过程，并根据相似度距离来确定匹配的程度。本文将提供一个完整的流程，教您如何实现模板匹配，并设置相似度。
## 流程概述
以下是实现模板匹配的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|---
目标本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 compareHist 产生一个表达两个直方图的相似度的数值。如何使用不同的对比标准来对直方图进行比较。 原理 要比较两个直方图( and ), 首先必须要选择一个衡量直方图相似度的 对比标准 () 。OpenCV 函数 compareHis
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2024-08-29 17:46:48
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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
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2023-10-23 10:36:44
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目录1 直方图归一化2 直方图比较3 直方图均衡化4 直方图匹配6 图像模板匹配 直方图能够反应图像灰度值等统计特性，但是这个结果只统计了数值，是初步统计结果，OpenCV4 可以对统计结果进行进一步的操作以得到更多有用的信息，例如求取同结果的平均概率分布，通过直方图统计结果对两张图像中的内容进行不叫。本文主要介绍直方图归一化、直方图比较、直方图均衡化和直方图匹配等直方图操作与实际应用。 1
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2024-04-20 20:43:14
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1、直方图法 方法描述：有两幅图像patch(当然也可是整幅图像)，分别计算两幅图像的直方图，并将直方图进行归一化，然后按照某种距离度量的标准进行相似度的测量。 方法的思想：基于简单的向量相似度来对图像相似度进行度量。 优点：直方图能够很好的归
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2023-10-22 22:10:16
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小白导读学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【OpenCV入门】系列。新的一年文章的内容进行了很大的完善，主要是借鉴了更多大神的文章，希望让小伙伴更加容易理解。如果小伙伴觉得有帮助，请点击一下文末的“好看”鼓励一下小白。直方图比较方法-概述对输入的两张图像计算得到直方图H1与H2，归一化到相同的尺度空间然后可以通过计算H1与H2的之间的距离得
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2023-11-20 10:48:50
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Opencv支持GPU计算，并且包含成一个gpu类用来方便调用，所以不需要去加上什么__global__什么的很方便，不过同时这个类还是有不足的，待opencv小组的更新和完善。这里先介绍在之前的《opencv4-highgui之视频的输入和输出以及滚动条》未介绍的图像的相似性检测，当然这是cpu版本，然后接着在介绍对应的gpu版本。这里只介绍了PSNR和SSIM两种用来进行对比图像的方法原理：&
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2024-05-24 12:54:59
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NCC概述基于Normalized cross correlation(NCC)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段。在工业生产环节检测、监控领域对对象检测与识别均有应用。NCC算法可以有效降低光照对图像比较结果的影响。而且NCC最终结果在-1到1之间，所以特别容易量化比较结果，只要给出一个阈值就可以判断结果的好与坏。NCC数学知识们也可以通过各自的积分图计算预先得到。这样就完成
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2024-03-16 08:52:26
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3、利用直方图判断两张图片的是否相似的方法就是，计算其直方图的重合程度即可。计算方法如下：其中gi和si是分别指两条曲线的第i个点。最后计算得出的结果就是就是其相似程度。不过，这种方法有一个明显的弱点，就是他是按照颜色的全局分布来看的，无法描述颜色的局部分布和色彩所处的位置。也就是假如一张图片以蓝色为主，内容是一片蓝天，而另外一张图片也是蓝色为主，但是内容却是妹子穿了蓝色裙子，那么这个算法也很可能
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2023-11-21 10:36:57
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文章目录Brute-Force蛮力匹配1对1的匹配k对最佳匹配随机抽样一致算法（Random sample consensus，RANSAC）单应性矩阵 Brute-Force蛮力匹配 通过SIFT算法可以得到图像关键点，通过比较两张图像的关键点，也就是比较关键点向量之间的差异，Brute-Force蛮力匹配通过比较特征向量，离得最近的特征向量也就是最相似的。默认的是用归一化的欧氏距离。bf
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2023-12-07 08:17:37
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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
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2023-11-07 23:33:52
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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。
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2023-09-27 04:40:35
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29.OpenCV的特征检测——特征匹配 文章目录前言一、暴力匹配器二、FLANN匹配器三、OpenCV-Python资源下载总结 前言 获得图像的关键点后，可通过计算得到关键点的描述符。关键点描述符可用于图像的特征匹配。通常，在计算图A是否包含图B的特征区域时，将图A称做训练图像，将图B称为查询图像。图A的关键点描述符称为训练描述符，图B的关键点描述符称为查询描述符。一、暴力匹配器 暴力匹配
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2023-11-03 13:49:58
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一、相关概念1. 一般我们人区分谁是谁，给物品分类，都是通过各种特征去辨别的，比如黑长直、大白腿、樱桃唇、瓜子脸。王麻子脸上有麻子，隔壁老王和儿子很像，但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样，让你确定这是你儿子。
还有其他物品、什么桌子带腿、镜子反光能在里面倒影出东西，各种各样的特征，我们通过学习、归纳，自然而然能够很快识别分类出新物品。
而没有学习训练过的机器就没办法了。但是图像是一个个像素点组成
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2023-07-16 22:32:35
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最近一段时间学习并做的都是对图像进行处理，其实自己也是新手，各种尝试，所以我这个门外汉想总结一下自己学习的东西，图像处理的流程。但是动起笔来想总结，一下却不知道自己要写什么，那就把自己做过的相似图片搜索的流程整理一下，想到什么说什么吧。 首先在进行图片灰度化处理之前，我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理。图像灰度化的目的是什么？ 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理。彩色
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2024-06-13 20:32:54
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OpenCv直方图对比图片的相似性 （c++、qt 、openCv） 1.项目内容2.直方图判断标准3.代码灰度直方图参考网址 1.项目内容我最近在负责项目中openCV的部分，此篇文章讲述通过灰度直方图和HSV直方图得到图片相似度（c++）。 在之前团队已经实现了利用face++接口得到人脸相似度比较，但是项目需要快速比较大量人脸，得到相似度，判断是否为一个人，老师希望我们使用openCv本地
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2023-11-29 16:01:56
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