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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
# 使用 Python 和 OpenCV 实现模板匹配并设置相似度
在计算机视觉领域，模板匹配是一种常用的方法来识别图像中的特定区域。使用 Python 和 OpenCV，可以实现这一过程，并根据相似度距离来确定匹配的程度。本文将提供一个完整的流程，教您如何实现模板匹配，并设置相似度。
## 流程概述
以下是实现模板匹配的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|---
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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前言关于图像的预处理部分参考 结合opencv学习DIP概述该笔记主要是基于DIP理论➕openCV实现,学习该笔记首先要确保通读DIP理论,并由自己的话描述相关知识,并且掌握openCV中的相关算子这里主要是基于VS2017/2019来实现openCV3.4.10版本的操作图像处理分为传统图像处理和基于深度学习的图像处理,当某章某节涉及到深度学习时,我会在标题后追加(深度学习)以示区
目录入门篇：图像深度估计相关总结应用篇：Learning to be a Depth Camera尺度篇：Make3D迁移篇：Depth Extraction from Video Using Non-parametric Sampling深度篇：David Eigen无监督篇：Left-Right Consistency & Ego Motion相对深度篇：Depth in the Wi
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2024-10-18 15:46:57
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29.OpenCV的特征检测——特征匹配 文章目录前言一、暴力匹配器二、FLANN匹配器三、OpenCV-Python资源下载总结 前言 获得图像的关键点后，可通过计算得到关键点的描述符。关键点描述符可用于图像的特征匹配。通常，在计算图A是否包含图B的特征区域时，将图A称做训练图像，将图B称为查询图像。图A的关键点描述符称为训练描述符，图B的关键点描述符称为查询描述符。一、暴力匹配器 暴力匹配
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2023-11-03 13:49:58
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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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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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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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### 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，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
53阅读
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
105阅读
# 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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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
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模板匹配就是在给定一幅图像和一幅模板（一般模板比图像的尺寸小很多）的情况下，找到这个图像中最最相似于模板的位置，比如第一幅是给定的图片，第二幅是模板，第三幅就是搜索到的匹配的位置。这个搜索的过程，我没有在源码中求索，但是根据tutorial，应该是采用sliding window的方法，利用滑动的窗口，逐像素进行匹配。这个逐像素的意思，就是锚定某个像素之后，在这个像素的右边和下方，以templat
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2023-06-20 18:09:20
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OpenCV 学习笔记（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。在 OpenCV 中，提供了相应的函数完成这个操作。matchTemplate 函数：在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像 minMaxLoc 函数：在
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2023-10-31 13:14:04
267阅读
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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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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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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