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域，该算法的输入包括模板和图片，整个任务的思路就是按照滑窗的思路不断的移动模板图片，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。实现流程：准备两幅图像：1.原图像(I)：在这幅图中，找到与模板相匹配的区域2.模板(T)：与原图像进行比对的图像块滑动模板图像和原图像进行比对：将模板块每次移动一个
转载
2024-03-27 15:04:59
149阅读
1.模板匹配（Template Match）（1）模板匹配介绍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（给定的子图像）另外需要一个待检测的图像-源图像S工作方法，在带检测图像上，从左到右，从上到下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，俩者相同的可能性越大模板匹配介绍——匹配算法介绍计算（归一化）平方不同计算（归一化）相关性计算（归一化）
转载
2024-02-29 11:23:06
501阅读
文章目录前言一、暴力匹配步骤分析二、代码分析 前言 特征匹配是一种图像处理技术，用于在不同图像之间寻找相似的特征点，并将它们进行匹配。特征匹配在计算机视觉和图像处理领域中具有广泛的应用，包括目标识别、图像拼接、三维重建等。一、暴力匹配步骤分析 &
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
转载
2024-02-22 15:58:01
314阅读
KNN算法即K最近邻算法（K-NearestNeighbors），是一种相对较为简单的机器学习算法。对于KNN算法接口的使用我一直有疑问，train完之后存储的都是什么东西？参考其他博客知道了KNN是一种懒惰算法，所谓懒惰算法就是，只有当新的样本出现时，该算法才会根据原始的训练样本对新样本进行预测处理工作，所以train完之后，保存的xml文件其实仍然保留了原始的训练样本。与懒惰学习算法相对应的是
Ⅰ. 模版匹配和霍夫变换0x00 模板匹配原理 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域，该算法的输入包括模板和图片，整个任务的思路就是按照滑窗的思路不断的移动模板图片，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。 模板匹配和卷积原理很像,模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与(图像被模板覆盖的地方)的差别程度,这个差别程度的计算方法在opencv里有
转载
2024-02-25 07:18:54
199阅读
文章目录一、ORB算法原理1.特征点提取2.特征点编码3.opencv实现4.算法优缺点二、SIFT算法原理1.特征点提取2.特征点描述3.算法优缺点三、SURF算法原理1.特征点提取2.特征点描述3.算法优缺点 一、ORB算法原理全名Oriented FAST and Rotated BRIEF算法，是指它基于FAST算法提取特征点，并基于BRIEF算法构建特征点的描述子，在他们原有的基础上进
文章目录Demo1Demo2 Demo1program cv_MatchShapes;
{$APPTYPE CONSOLE}
{$R *.res}
uses
System.SysUtils,
ocv.highgui_c,
ocv.core_c,
ocv.core.types_c,
ocv.imgproc_c,
ocv.imgproc.types_c,
uResou
转载
2024-06-25 12:49:33
140阅读
简介
通常VLOOKUP函数只能返回查找到的第一个值，但有时我们需要返回查找到的第N个值，VLOOKUP函数就显得无能为力了，也有高手通过嵌套多层复杂函数来实现，但都不如直接利用VLOOK函数来得简单，使用原理几乎跟VLOOKUP一样，仅仅是将最后一个参数改为返回索引序号就可以轻松实现。
使用方法
例如，在表2的A列搜索表
转载
2024-04-03 00:04:31
135阅读
问题: 使用opencv dnn 模块调用darknet模型时候出错，报错信息为 不支持relu激活函数以下过程为笔者自己解决该问题的过程，供各位参考学些，因为中间又遇到新的坑，所以各位务必看完再决定如何操作执行。
cv2.dnn.readNetFromDarknet error: (-212:Parsing error)
Unsupported activation: relu in fun
opencv自带linemod算子https://github.com/opencv/opencv_contrib/blob/4.x/modules/rgbd/src/linemod.cpphttps://github.com/opencv/opencv_contrib/blob/4.x/modules/rgbd/samples/linemod.cpp已知物体模型，从不同方向提取RGBD特征，处理
转载
2024-01-29 17:39:16
104阅读
最近有项目做相关内容，边学便总结吧。使用范围：定位对象内部的灰度值可以有变化，但对象轮廓一定要清晰平滑，主要是要求形状要比较好提取，边界特征明显。例子中涉及到的相机标定的相关知识有空再补。。。。。主要思想是：创建模板和匹配模板1.创建模板首先要纠正图像：在标定时就会有 生成一个投影映射，描述一个世界坐标系的像平面与a平面z=0之间的映射：gen_image_
转载
2024-02-28 20:01:55
246阅读
在Java的使用中，一个常见的问题就是“java拦截 返回值和接口的返回值不匹配”。这个问题通常出现在使用AOP（面向切面编程）时，接口的返回值与所拦截的方法返回值不一致，导致代码的执行出错。接下来，我将详细阐述这个问题的背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化。
---
问题背景
在一个微服务架构的项目中，服务通常通过接口进行交互。例如，一个用户服务可能会调用订单服务来获取
形状上下文是用于对象识别的特征描述符。Serge Belongie和Jitendra Malik在2000年的论文“匹配形状上下文”中提出了这一术语Shapecontext算法是统计两个点集中每一个点的上下文信息，并且对比两点集每个点之间的上下文信息是否近似，得到一个最近似的一组排列，即可找到第一个点集的每一个点对应第二个点集的点。这就是shapecontext算法的总体框架。shapeconte
转载
2024-05-20 16:11:22
548阅读
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
转载
2024-05-04 19:38:10
260阅读
目录概述1、指针访问2、迭代器访问3、at()函数访问总代码效果参考资料概述访问图像像素值是图像处理的基本操作。OpenCV提供了很多访问方式，比较常用的三种方式： （1） 通过指针访问 （逐通道） （2） 通过迭代器访问 （逐像素） （3） 动态地址计算，通过at()函数实现（逐像素）方法比较： （1）用指针访问像素，速度最快；但在彩色图像处理中，如果要单独对某一个颜色分
转载
2024-10-10 10:37:41
94阅读
# Python 中的函数返回值与文件的关系
在 Python 编程中，函数的返回值是非常重要的一部分。它使函数能够输出计算结果、状态或数据，这些结果可以在调用函数的地方得到利用。本文将探讨 Python 中函数的返回值，以及如何将这些结果写入文件和从文件中读取。同时，还将通过示例代码帮助大家更好地理解这些概念。
## 函数返回值
函数的返回值是通过 `return` 语句来实现的。当函数执
原创
2024-08-23 04:24:46
65阅读
一、定时器有哪些？ 定时器有两个：setTimeout和setInterval。二、什么是定时器？function fn(){console.log("我是定时器执行的");}
setTimeout(fn,1000);//1000毫秒后让fn方法运行一次
setInterval(fn,1000)//每隔1000毫秒让fn方法运行一次三、定时器是如何工作的？ 当定时器方法运行的时候，会把它的fn第一
转载
2024-03-28 09:58:58
81阅读
正则表达式是用来匹配字符串的强大工具，它具有广泛的应用场景。在Java开发中，我们常常需要匹配方法的返回值，以便进行相应的处理。本文将教会你如何使用正则表达式来匹配Java方法的返回值。
## 步骤概览
下面是整个流程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入正则表达式相关的类库 |
| 步骤二 | 编写正则表达式 |
| 步骤三 | 创建Patt
原创
2024-01-23 08:44:49
40阅读
ComparableComparable可以认为是一个内部比较器，实现了Comparable接口的类有一个特点，就是这些类是可以和自己比较的，在compareTo方法中指定具体的比较方法。compareTo方法的返回值是int，有三种情况：1、比较者大于被比较者（也就是compareTo方法里面的对象），那么返回正整数2、比较者等于被比较者，那么返回03、比较者小于被比较者，那么返回负整数 举例
转载
2024-02-09 12:13:13
53阅读
