目录前言： 一、函数讲解：图像阈值处理：Cv2.Threshold()查找轮廓 Cv2.FindContours()最小外接矩形 Cv2.BoundingRect();绘制轮廓 Cv2.DrawContours（） 计算轮廓相似度 Cv2.MatchShapes（）二、代码（教学注释详细，仔细阅读）三、代码过程总结：前言：轮廓匹配是一种计算机视觉技术，用于在图像中查找和比较目标
一：感兴趣区域（ROI）感兴趣区域（ROI）是指在图像或画面中，我们所关注或感兴趣的特定区域。对于图像处理任务，使用ROI可以提取、操作或分析该区域的特征。在OpenCV中，可以使用numpy数组的切片操作来定义和提取ROI。以下是一个简单的例子，展示如何使用ROI来提取图像的一部分：import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 定义ROI的范
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2024-10-02 08:50:13
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# Python OpenCV 模板匹配大小不同
## 引言
在计算机视觉领域中，模板匹配是一种常用的方法，用于在图像中寻找与给定模板最相似的区域。模板匹配广泛应用于目标检测、人脸识别、图像识别等领域。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV进行模板匹配，并解决模板大小与目标大小不匹配的问题。
## 模板匹配
模板匹配是一种基于像素值的匹配方法，它通过比较图像中的像素值与给定
原创
2024-01-22 08:06:19
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在处理“python 图像匹配 不同大小”这个问题时，我们常常需要面对图像的大小不一致带来的挑战。图像匹配应用广泛，例如在图像搜索引擎、监控系统和AR应用中。下面，我将为大家详细介绍如何用 Python 实现图像匹配，特别是在处理不同大小图像时的相关技术细节和操作步骤。
### 环境准备
在开始之前，确保你的工作环境已经准备好了。你需要安装一些前置依赖，包括 OpenCV 和 NumPy。它们
第一天老师：你知道么，今天有人问了我一个问题。~.我：什么？老师：他说很难。~.我：关于什么的？老师：图像处理。~.我：喔，你说说看，我确实做了不少图像处理的东西（心里默念，你不知知道你给过我多少图像吗？）老师：好嘞！在用深度学习的时候，比如说面对一张图像，对某个区域感兴趣怎么办？~.我：他傻啊，切割出来啊，只需要训练感兴趣的部分就好啦。老师：哎，那你给我一个教程，我正好顺手把他的问题解决了。~.
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2024-05-19 15:44:28
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1. 什么是模板匹配？模板匹配是一种用于在源图像S中寻找定位给定目标图像T（即模板图像）的技术。其原理很简单，就是通过一些相似度准则来衡量两个图像块之间的相似度Similarity(S,T)。 2. 用途模板匹配方法常用于一些平面图像处理中，例如印刷中的数字、工业零器件等小尺寸目标图像识别分类。 3. 方法模板匹配中，源图像和模板图像可以是二值图像、灰度图像、彩色图像。 一般而言，模板匹配有两种
# Python 物体大小不同的模板匹配
模板匹配是计算机视觉中一种重要的技术，用于在图像中找到特定的物体。通常，我们会使用固定大小的模板来进行匹配，但真实世界中的物体大小各异，如何处理不同尺寸的物体的模板匹配呢？
在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 库实现对物体大小不同的模板匹配，同时提供代码示例，并附上状态图和序列图帮助您理解整个过程。
## 什么是模板匹配
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。模板匹配介绍我们需要2幅图像：原图像 (I): 在这幅图像里,我们希望找到一块和模板匹配的区域模板 (T): 将和原图像比照的图像
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2024-01-30 05:51:14
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文章目录1.模板匹配原理2.模板匹配算法3.步骤完整代码 1.模板匹配原理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。 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
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2023-10-22 07:11:20
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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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基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现（一）
一直有计划研究实时图像拼接，但是直到最近拜读西电2013年张亚娟的《基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现》，条理清晰、内容完整、实现的技术具有市场价值。
因此定下决心以这篇论文为基础脉络，结合实际情况，进行“基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现”。
一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板.矩比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩:在公式中p对应x纬度上的矩,q对应y维度上的矩,q对应y维度上的矩,阶数表示对应的
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2023-11-12 11:37:44
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目标在本章中，将学习：如何将一个图像中的特征与其他图像进行匹配在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器Brute-Force匹配器的基础暴力匹配器很简单。它使用第一组中一个特征的描述符，并使用一些距离计算将其与第二组中的所有其他特征匹配。并返回最接近的一个。 对于BF匹配器，首先必须使cv.BFMatcher() 创建BFMatcher对象。 它需要两个可选参数:第一个参
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2024-04-07 21:53:11
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目标在本章中我们将看到如何将一个图像中的特征与其他图像进行匹配。我们将使用OpenCV中的Brute-Force匹配器和FLANN匹配器。暴力匹配器的基础知识Brute-Force 匹配器很简单。它将第一组中的一个特征的描述符与第二组中的所有其他特征使用某种距离计算进行匹配。然后返回最接近的一个。对于BF匹配器，首先我们必须使用cv.BFMatcher()创建BFMatcher对象。它需要两个可选
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2024-07-31 18:51:04
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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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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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配置文件在进入正题之前先做一些铺垫，在openvslam中，配置文件是必须要正确的以.yaml格式提供，通常需要指明使用的相机模型，ORB特征检测参数，跟踪参数等。#==============#
# Camera Model #
#==============#
Camera.name: "EuRoC monocular"
Camera.setup: "monocular"
Camera.mo
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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Mat: ------------------------------------------------------------------- 1. Mat类简介 Mat类是Opencv中储存图像非常常见的一种数据结构。Mat类可以看做是存放矩阵的容器，他包含了两部分，分别是用来存放图片信息的信息头，和一个指向图片储存矩阵的指针。信息头往往占用空间比较小，而且各个图片之间的信息头是完全独立的。而
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2024-06-04 11:45:21
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在了解了怎么用电脑控制手机之后，我们来学习下怎么用OpenCV来识别图像一、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。简单的同时也说明了这种方法受到的限制很大，那么模板匹配这种方法是用于什么场景？首先 源图像 尺度不能变、角度不能旋转，其次源图像每次
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2023-12-15 18:43:33
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