# 使用 OpenCV 实现图像匹配的入门指南
当提到计算机视觉，图像匹配是一个非常重要的任务。在 Java 中使用 OpenCV 可以帮助我们实现这一目标。本文将带你逐步了解如何在 Java 中使用 OpenCV 进行图像匹配。
## 流程概述
在开始编码之前，我们需要先明确整个实现的流程。这是实现图像匹配的主要步骤：
| 步骤 | 说明
基础介绍模板匹配是指在当前图像A里寻找与图像B最相似的部分，本文中将图像A称为模板图像，将图像B称为搜索匹配图像。引言：一般在Opencv里实现此种功能非常方便：直接调用 result = cv2.matchTemplate(templ, search, method) templ 为原始图像search 为搜索匹配图像，它的尺寸必须小于或等于原始图像method 表示匹配方式method一般
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2023-12-14 20:10:42
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文章目录我的学习背景图像相似度计算感知哈希算法局部匹配 由于最近工作中需要用到图像快速图像匹配的事情，在此做一下学习记录。 主要是两个，一个是图像相似度计算，一个是图像模板匹配。我的学习背景之前的博客介绍过关于GAutomator的应用。但是GA只是提供一些基于游戏控件的基础逻辑。比如给一个控件全路径查找坐标，控件长宽；根据坐标/控件模拟点击；查找控件上的图片和文字，等等。当作一个游戏自动化的
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2023-10-18 18:09:57
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OpenCV入门基础知识1. 模板匹配2. 梯度算法3. 阈值算法4. 形态学操作5. 摄像头的读取 1. 模板匹配本次以扑克牌上的菱形为例：import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread("poker.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转化为灰度图
#选取图像的一个区域
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2024-01-19 23:09:16
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文后代码，优化效果图结尾处，最快3ms得到匹配结果 NCC，全称为Normalized Cross Correlation，即归一化互相关系数， 在模板匹配中使用的非常非常广泛，也是众多模板匹配方法中非常耀眼的存在， 这个匹配的理论核心基础公式如下： 其实Opencv的matchTemplate函数使用的就是这个公式，实测直接使用这个公式实现无旋转角度的、单目标的模板匹配时用时大概26ms（其实这
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2024-02-13 19:41:39
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# Python OpenCV 图像匹配
## 1. 简介
在计算机视觉领域，图像匹配是一个重要的任务。它指的是在一个图像中寻找与另一个图像最相似的部分，或者在两个图像中寻找相互对应的特征点。图像匹配在很多应用中都有广泛的应用，比如目标检测、图像跟踪、图像拼接等。
Python中的OpenCV库提供了一些强大的图像匹配算法和工具，可以方便地进行图像匹配任务。本文将介绍如何使用Python和O
原创
2023-10-12 06:25:42
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# OpenCV 图像匹配：Python 实现
随着计算机视觉技术的发展，图像匹配在诸多领域中扮演着重要角色，如图像检索、物体识别和面部识别等。本文将介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库进行图像匹配，并通过代码示例加以说明。
## 图像匹配的基本流程
图像匹配的基本流程可以概括为以下几步：
1. **读取输入图像** - 用于匹配的图像。
2. **预处理** - 包括灰度化、
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）
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2024-09-25 21:32:24
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一、概念 立体匹配算法主要是通过建立一个能量代价函数，通过此能量代价函数最小化来估计像素点视差值。立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解，这也是所有的病态问题求解方法。二、主要立体匹配算法分类1）根据采用图像表示的基元不同，立体匹
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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本章节介绍暴力特征匹配，FLANN特征匹配等。根据前面章节获取的图像特征点和描述子之后，可以将两幅图像进行特征匹配。1 暴力特征匹配通过枚举的方式进行特征匹配，使用第一幅图像中一个特征的描述子，并使用一些距离计算将其与第二幅图像中的所有其他特征匹配，返回最近的一个。opencv中提供的函数是：BFMatcher(normType,crossCheck) normType表示计算距离的方式
demo01.py#模板匹配是识别方法，可在原始图像中寻找特定图像的位置。
import cv2
import numpy as np
import math
# ——————————————————————————模板匹配方法
# result = cv2.matchTemplate(image,templ,method,mask) #参数依次是:原始
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2023-11-07 23:35:33
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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
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2023-07-07 21:18:16
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本文仅做为本人学习记录。一、简介：OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。今天我们就是用python学习OpenCV。二、读取与
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2023-11-01 21:23:24
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项目Introduce：项目名称：Angle circulator（角度计算器） 通过鼠标点击确定顶点和两个边位置坐标，再运用角度公式，计算出角度，在原图显示结果。项目流程预览： 通过鼠标定点击确定顶点和两边的坐标位置，确定角度，然后通过计算公式，自定义函数完成操作。项目与知识衔接： 鼠标点击事件（setMouseCallback）
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2024-03-04 15:55:02
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在OCR实际开发中,证件照采集角度有很大的偏差,需要将图片进行旋转校正,效果图:在应用中发现应该加入高斯模糊,可以极大减少误差线条. 知道线条后 通过求斜率 得旋转角度 .(x1-x2)/(y1-y2) 结果 结果还行吧 ! 当然还有直方图也可以判断,有待研究!霍夫变换Hough变换是经典的检测直线的算法。其最初用来检测图像中的直线，同时也可以将其扩展，以用来检测图像
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2024-03-15 06:02:45
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首先，为什么要指针对齐(Pointer Alignment)？指针对齐有时候非常重要，因为许多硬件相关的东西在对齐上存在限制。在有些系统中，某种数据类型只能存储在偶数边界的地址处。例如，在经典的 SPARC架构(以及经典的ARM)上，你不能从奇数地址读取一个超过1字节的整型数据。尝试这么做将会立即终止程序，并伴随着总线错误。而在X86架构上，CPU硬件处理了这个问题，只是这么做将会花费更多时间；
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2024-05-07 18:49:41
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这次给大家分享一个图像识别方面的小项目，主要功能是识别图像中的人脸并根据人脸在图片库找出同一个与它最相似的图片，也就是辨别不同的人。 环境：VS2013+opencv2.4.13 主要是算法：opencv中人脸识别算法（截取人脸）+哈希算法（辨别人脸） opencv中人脸识别算法：这个很常用，就是普通的人脸识别算法，直接上代码： v
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2023-11-28 09:44:14
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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
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2024-01-09 18:53:03
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#python opencv 多尺度，平移，缩放，旋转等模板匹配法
##多尺度缩放与旋转的均为模板图
import cv2
import numpy as np
import pandas as pd
import time
# 图片旋转函数-保持图像不被裁剪且去除黑边
def ImageRotate(img, angle,borderValue=255): # img:输入图片；newI
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2023-08-02 13:32:54
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