目录:(一)原理(二)代码实现和几种常见的模板匹配算法 正文:(一)原理在待检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大。 作用有局限性,必须在指定的环境下,才能匹配成功,是受到很多因素的影响,所以有一定的适应性。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
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2023-05-23 19:39:58
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目录1.什么是模板匹配及模板匹配方法matchTemplate()介绍素材准备2.单模板匹配2.1 单目标匹配2.2 多目标匹配3.多模板匹配1.什么是模板匹配及模板匹配方法matchTemplate()介绍提供一个模板图像,一个目标图像,且满足模板图像是目标图像的一部分,从目标图像中寻找特定的模板图像的过程,即为模板匹配。OpenCV提供了matchTemplate()方法帮助我们实现模板匹配
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2023-07-30 22:38:00
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试一下多种方式的模板匹配:dev_close_window ()
read_image(Image, '2008531173479_2')
dev_open_window_fit_image(Image, 0, 0, 512, 512, WindowHandle)
dev_display(Image)
* 从原图中裁切一块作为模板
crop_part(Image, ImagePart, 445,
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2023-08-28 12:17:21
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目录零之前言一.单匹配1.读入图片2.进行匹配3.读最大值坐标4.画框5.显示6.完整代码展示二.多匹配3.读取满足点坐标4.画框5.显示6.完整代码零之前言后面的学习还剩两大类:霍夫变换和图像特征的提取,都是一大章的,所以,只要本章独立了。一.单匹配模板匹配,只能匹配灰度图,对于其匹配方式,和 2D 卷积一样,它也是用模板图像在输入图像(大图)上滑动,并在每一个位置对模板图像和与其对应的输入图像
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2023-12-24 13:20:54
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### Python模板匹配的流程
在开始教你如何实现Python模板匹配之前,让我们先了解一下整个流程。模板匹配可以用来在一幅图像中搜索并定位特定的模式。简单来说,模板匹配的过程就是将一个模板图像与一个源图像进行比较,找出最匹配的位置。
下面是Python模板匹配的流程:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 加载源图像和模板图像 |
| 2 | 将源图像和模
原创
2023-08-01 04:33:14
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# 模板匹配 Python 实现教程
## 一、流程图
下面是实现“模板匹配 Python”整个过程的流程图:
```mermaid
erDiagram
开始 --> 读取图像
读取图像 --> 读取模板
读取模板 --> 模板匹配
模板匹配 --> 显示匹配结果
显示匹配结果 --> 结束
```
## 二、步骤
| 步骤 | 操
原创
2024-03-18 03:23:11
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OpenCV中的模板匹配OpenCV中的模板匹配是支持基于NCC相似度查找的,但是不是很好用,一个主要的原因是查找最大阈值,只能匹配一个,自己比对阈值,又导致无法正确设定阈值范围,所以问题很多。于是我重新写了纯Python版本的NCC图像模板匹配的代码实现了一个Python版本的,简单易用,支持多尺度,跟多进程并行!主要思想主要是基于NCC实现的像素相似度计算,这个OpenCV官方的模板匹配也有这
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2023-10-27 22:03:13
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我们已经可以使用
Requests
库对网站内容进行抓取了,对于一般的图片数据, 音频数据,视频数据等数据我们可以直接通过 Requests
库对其资源的
URL
进行直接请求,但是通常情况下这些数据的 URL
都是存在于
HTML
页面当中,如何从这些
HTML
页面中提取出我们想
模板匹配,顾名思义是利用给定的已知模板与待匹配的图像或数组计算匹配度,以达到寻找目标的目的。模板可以是矩形块也可以是一维数组,如果模板是一个矩阵,一般待匹配的数据也矩阵,如果模板是一个一维数据,那么待匹配的数据也最好是一维数据。模板匹配在图像处理中应用较为广泛,如通过设置匹配度的阈值用在异常检测中,通过阈值设定寻找给定的目标等等。目录函数说明执行原理:函数说明先看opencv3中定义的模板匹配的函
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2024-03-04 17:27:23
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文章目录模板匹配一、opencv 函数支持1. matchTemplate()函数2.minMaxLoc()二、代码示例: 模板匹配模板匹配是一种用于查找与模板图像匹配(相似)的图像区域的技术。匹配原理: 1.首先需要两张图像, 一张源图像(I):我们期望在其中找到与模板图像匹配的图像, 一张模板图像 (T):将与源图像进行比较的模板图像 2.然后,我们的目标是检测出最匹配的区域:,将模板图像在
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2023-11-03 18:58:57
298阅读
需要源码和图片请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、多模板匹配匹配过程中同时查找多个模板的操作叫做多模板匹配,多模板匹配实际上就是进行了n次单模板多目标匹配操作,n的数量为模板总数实战1:同时匹配三个不同的模板每一个模板都要做一次单模板多目标匹配,最后把所有模板的匹配结果汇总到一起,单模板多目标匹配的过程可以封装成一个方法,方法参数为模板和原始图像,方法内部将计算结果再加工以下,直接返回所有红框
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2023-11-06 19:36:01
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一、模板匹配模板匹配(TemplateMatching)就是在一幅图像中寻找和模板图像(template)最相似的区域,该方法原理简单计算速度快,能够应用于目标识别,目标跟踪等多个领域。二、原理1、cv::TM_SQDIFF:该方法使用平方差进行匹配,因此最佳的匹配结果在结果为0处,值越大匹配结果越差。2、cv::TM_SQDIFF_NORMED:该方法使用归一化的平方差进行匹配,最佳匹配也在结果
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2023-07-03 20:16:51
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学习和掌握Halcon是如何进行模板匹配的。主要包括基于形状的模板匹配,基于相关性的模板匹配,基于组件的模板匹配,基于局部形变的模板匹配,以及基于描述符的模板匹配。HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板,对整个图像建立模板也可以,但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大,这往往也是要牺牲匹配速度的,这个后面再讲。基本流程是这样的,如下所示: ⑴ 首先确定出
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2023-12-21 14:36:09
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摘 要本文设计了一种基于BP神经网络的人脸识别系统,并对其进行了性能分析。该系统首先利用离散小波变换获取包含人脸图像大部分原始信息的低频分量,对图像数据进行降维;再由PCA算法对人脸图像进行主成分特征提取,进--步降低图像数据的处理量;最后使用经过训练后的BP神经网络对待测人脸进行分类识别。详细介绍了离散小波变换PCA特征提取以及BP神经网络分类设计。通过系统仿真实验与分析发现:人脸特征的提取是该
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2023-08-23 17:11:48
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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
850阅读
1、学习目标 如何使用OpenCV Python进行模板匹配。 模板匹配是一种在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。 2、使用的函数方法 cv.matchTemplate() np.where() 3、程序import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("messi5.jpg")
grey_img = cv2.cvtColor(img, cv2.C
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2023-09-05 23:16:00
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源码地址:https://github.com/weilanhanf/PythonDesignPatterns说明:模板方法模式时行为模式中比较简单的设计模式之一。模板方法关注这样的一类行为:该类行为在执行过程中拥有大致相同的动作次序,只是动作在实现的具体细节上有所差异。例如:泡茶和泡咖啡,泡茶:把水煮沸,沸水加入茶叶,把倒进杯子。泡咖啡:把水煮沸,用沸水冲咖啡粉,把咖啡倒进杯子。这样看来泡茶和泡
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2023-08-08 11:55:31
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目标 在本章中,您将学习 - 使用模板匹配在图像中查找对象 - 你将看到以下功能:cv.matchTemplate(),cv.minMaxLoc() 理论 模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。为此,OpenCV带有一个函数**cv.matchTemplate**()。 它只是
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2020-06-21 16:24:00
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# Python 多模板匹配教程
## 1. 引言
在本教程中,我将教会你如何实现Python的多模板匹配。作为一名经验丰富的开发者,我将向你展示整个流程,并为每一步提供代码示例和注释。本教程旨在帮助初学者理解多模板匹配的概念和实现方法。
## 2. 多模板匹配的流程
在开始之前,让我们先了解一下多模板匹配的整体流程。下面是一个展示多模板匹配步骤的表格:
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2023-08-11 03:25:22
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# Python Halcon模板匹配指南
## 引言
模板匹配是一种视觉识别技术,广泛应用于工业自动化和质量控制中。使用Halcon这一强大的图像处理库进行模板匹配可以快速、准确地完成目标检测任务。如果你刚入行,对模板匹配感到困惑,别担心!本文将引导你通过一个简单的步骤,学习如何在Python中使用Halcon进行模板匹配。
## 流程概述
下面是实现Python Halcon模板匹配的