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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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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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
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2023-12-21 05:16:11
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1、模板匹配基本原理模板匹配：通俗讲就是，拿着模板去匹配，就是先制作一个模板，然后利用这个模板去图像中寻找与模板相似的部分，并记录寻找到的位置。模板匹配分类：按照有无变形，分为刚性模板匹配与变形模板匹配，变形模板匹配比较复杂，工业上基本是基本使用的刚性模板匹配。常用匹配方式：ncc模板匹配、形状模板匹配和XLD模板匹配。模板匹配原理：模板匹配是通过搜索的方式进行匹配，比如最简单的匹配。举例：&nb
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2024-08-24 10:29:18
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模板匹配是通过模板在采集到的原图像进行滑动寻找与模板图像相似的目标。模板匹配不是基于直方图的方式，而是基于图像的灰度匹配。其基本原理是逐像素的把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵与参考图像的所有可能的串口灰度阵列，按照某种相似度量方法进行搜索比较的匹配方法，从理论上说就是采用图像相关技术。为了利用模板匹配从源图像中得到匹配区域，从源图像选取该区域作为进行匹配的模板。模板从源图像左上角开始每次以
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2024-03-17 15:20:04
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基于HALCON的模板匹配方法总结 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得，但由于其他的事情总是抽不出时间。去年有过一段时间的集中学习，做了许多的练习和实验，并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究，写了一篇《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》文章，总结了在
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2024-06-11 14:34:51
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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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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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文章目录11.1 模板匹配的种类11.1.1 基于灰度值的模板匹配11.1.2 基于相关性的模板匹配11.1.3 基于形状的模板匹配11.1.4 基于组件的模板识别11.1.5 基于形变的模板匹配11.1.6 基于描述符的模板匹配11.1.7 基于点的模板匹配11.1.8 模板匹配方法总结11.2 图像金字塔11.3 模板图像11.3.1 从参考图像的特定区域中创建模板11.3.2 使用XLD轮
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2024-04-24 15:50:44
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模板匹配 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。简单来说，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。工作原理：在带检测图像上，从左到右，从上向下计算模
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2024-01-29 11:50:49
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一、介绍 基于形状的模板匹配，也称为基于边缘方向梯度的匹配，是一种最常用也最前沿的模板匹配算法。该算法以物体边缘的梯度相关性作为匹配标准，原理是提取ROI中的边缘特征，结合灰度信息创建模板，并根据模板的大小和清晰度的要求生成多层级的图像金字塔模型。接着在图像金字塔层中自上而下逐层搜索模板图像，直到搜索到最
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2024-01-05 17:49:48
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13.2形状匹配（一） 边缘模板匹配处理思路
考虑使用边缘轮廓（XLD)模板匹配主要是出于目标物体在图像中被遮挡或者干扰（非线性光照变化）情况；使用轮廓边缘模板匹配的最大的难点在于提取图像的XLD,如何恰当的分割边缘轮廓。
边缘轮廓匹配的几种思路：
（1）直接使用模板的边缘（XLD)与图像中的边缘比较，计算相似度。
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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1、模板匹配通俗讲就是以图找图，通过图中的一部分来找它在图中的位置(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)。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。2、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具有自身
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2023-11-13 22:59:13
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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
