OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。实现 使用方式如下：
[python]
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1. import cv2
2.
3. img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg')
4. gray = cv2.c
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2024-05-22 21:39:52
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目录一、模板匹配能够做什么？二、六种模板匹配算法解析1、平方差匹配法method=TM_SQDIFF2、归一化平方差匹配法method=TM_SQDIFF_NORMED3、相关匹配法method=TM_CCORR4、归一化相关匹配法method=TM_ CCORR_NORMED5、系数匹配法method=TM_CCOEFF6、化相关系数匹配法 method=TM_CCOEFF_NORMED三、模板
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2024-09-19 10:25:58
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打开窗口、显示图像、读出或者写入图像相关的文件、处理简单的鼠标、光标和键盘事件。当然也可以用highgui创建一些很有用的控件-滑动条，并把它们加入窗口。 硬件相关部分、文件部分以及图像用户界面部分。硬件部分最主要的就是对于摄像机的操作；文件系统的主要工作是载入与保存图像文件。我们可以很方便的读取、写入视频或图像文件。窗口部分提供了为窗口加入鼠标、键盘响应的方法，也可以通过滑动条实现切换
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2024-09-29 16:38:23
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前言：一个图像拼接的小项目，用途场景，显微图像的拼接，或者只包含x，y平移的图像拼接。本来是显微镜拼接工具，MIST的核心拼接代码，matlab版的，已经开源。 源码是一个显微镜的拼接工具，序列扫描，2D扫描的图像拼接，下面实现的只是两张图像的拼接，并且需要先验知识，输入图像1与输入图像2的相对位置，1在2的北边，1在2的西边，两种固定方向。内容：1.相位相关匹配法相位相关图像匹配（Ph
OpenCV跟踪模块算法介绍OpenCV的tracking模块是一个功能强大的跟踪算法库，包含多种用于跟踪对象的算法。它可以帮助你在连续的视频帧中定位一个物体，例如人脸、眼睛、车辆等。在OpenCV的tracking模块中，一些主要的跟踪算法包括：稀疏光流（Sparse optical flow）：例如Kanade-Lucas-Tomashi (KLT)特征跟踪算法，跟踪图像中几个特征点的位置。卡
SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征检测关键特征：构建图像高斯金字塔，求取DOG，发现最大与最小值在每一级构建
原创
2024-10-11 16:59:17
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halcon软件最高效的一个方面在于模板匹配，号称可以快速进行柔性模板匹配，能够非常方便的用于缺陷检测、目标定位。下面以一个简单的例子说明基于形状特征的模板匹配。 为了在右图中，定位图中的三个带旋转箭头的圆圈。注意存在，位置、旋转和尺度变化。上halcon程序1 * This example program shows how to
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2024-03-08 21:08:30
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因为要精准找图,而且最好能适应不同的分辨率下找图,所以在模板匹配的基础上,就有了SIFT和SURF的特征点找图方式
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2021-08-04 17:57:20
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如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 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
文章目录模版匹配和霍夫变换1 模板匹配1.1 原理1.2 实现2 霍夫变换2.1 原理2.2 霍夫线检测2.3 霍夫圆检测[了解]image-20191008105125382 模版匹配和霍夫变换学习目标掌握模板匹配的原理，能完成模板匹配的应用理解霍夫线变换的原理，了解霍夫圆检测知道使用OpenCV如何进行线和圆的检测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
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2024-06-18 08:57:07
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一、模板匹配概念 模板匹配是一项在一副图像中寻找与另一幅模板图像最匹配（相似）部分的技术。模板匹配不是基于直方图的，而是通过在输入图像上滑动图像块（模板）同时对比相似度，来对模板和输入图像进行匹配的一种方法。应用： （1）目标查找定位 （2）运动物体跟踪1、模板匹配 --- matchTemplate()1 CV_EXPORTS_W void matchTemplate(InputArray
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2024-01-10 12:55:14
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原理什么是模板匹配?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.它是怎么实现的?我们需要2幅图像:我们的目标是检测最匹配的区域: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块为了确定匹配区域, 我们不得不滑动模板图像和原图像进行 比较 :通过 滑动, 我们的意思是图
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2024-02-26 13:24:19
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C# OpenCvSharp MatchTemplate 多目标匹配。
原创
2023-05-13 00:33:37
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1.概念模板匹配旨在在图像中找到与给定模板最相似的部分。其核心思想是通过滑动模板，计算每个位置与模板的相似性，然后找到最匹配的位置。这一过程常涉及选择匹配度量方法，如平方差匹配、归一化平方差匹配、相关性匹配等。模板匹配在目标检测、物体识别等领域有广泛应用，尽管对于光照、尺度、旋转等变化敏感，但仍然是图像处理中常用的技术之一。2.有关的函数方法cv.matchTemplate(img, templa
因为pcl的点云模板匹配遇到了各种困难，暂时先用opencv的模板匹配函数做一个简单的焊缝识别，看看效果。此方法的缺陷就在于物体和相机位置必须固定，只允许微小位移，否则数据将失效。1什么是模板匹配？模板匹配是一种用于查找与模板图像(补丁)匹配(类似)的图像区域的技术。虽然补丁必须是一个矩形，可能并不是所有的矩形都是相关的。在这种情况下，可以使用掩模来隔离应该用于找到匹配的补丁部分。它是如何工作的？
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2024-08-19 12:39:22
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OpenCV中的Adaboost级联分类器，阅读了所有相关得代码（包括检测和训练部分），发现目前opencv中的Adaboost级联分类器代码有以下特点。可能正是由于这些问题，导致代码极其复杂，可能没有几个人愿意花费时间去阅读。1. 代码与V&J论文原始算法差异很大，支持不同特征，不同Adaboost，还有很多小tricks。2. 由于历史遗留，代码中C结构（CvMat）和C++
C# OpenCvSharp 通过特征点匹配图片
原创
2023-12-15 09:36:34
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写在前⾯模式识别领域有⼀个经典问题：边缘轮廓提取。轮廓提取是很多算法的基础，例如霍夫直线检测、霍夫圆检测、snake主动轮廓模型等。在轮廓提取后，为了加快算法的效率，通常会对轮廓进⾏过滤，去掉不需要的噪声轮廓，这⼀步往往使⽤的⽅法就是轮廓匹配。轮廓匹配算法的强⼤远远不⽌于此，在图像纹理信息较简单的情况下，可以使⽤轮廓匹配算法直接找到⽬标，进⾏精确的定位。如图，如何在右图中精准地找到左图的四⻆星？本
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2024-05-09 09:57:23
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前言1. 项目环境编码环境：Visual Studio Code程序框架：.NET 6.0 目前在Mac OS上使用C#语言官方提供了编译Visual Studio for Mac，但是根据官方发布的通知后续将不再支持该软件更新，后续将全部转移到Visual Studio Code平台，所以在此处我们演示使用Visual Studio Code进行演示。而代码的运行与配置使用dotnet指令实现
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2024-08-29 16:33:53
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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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