总结一下实现多角度模板匹配踩的坑 一 、多角度匹配涉及到要使用mask，首先opencv matchTemplateMask自带的源码如下：static void matchTemplateMask( InputArray _img, InputArray _templ, OutputArray _result, int method, InputArray _mask )
{
CV_As
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2023-08-22 17:12:34
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# 使用 OpenCV 获取匹配角度的完整流程
在图像处理和计算机视觉中，使用匹配算法识别和比较不同图像之间的相似性是非常常见的需求。这里，我将带你通过一个具体的示例，教你如何使用 Python 和 OpenCV 库来获取图像匹配的角度。
## 1. 流程概述
在实现“Python OpenCV 获取匹配角度”之前，我们首先需要了解整个流程。以下是具体步骤的表格：
| 步骤 | 名称
特征检测是计算机对一张图像中最为明显的特征进行识别检测并将其勾画出来。大多数特征检测都会涉及图像的角点、边和斑点的识别、或者是物体的对称轴。角点检测 是由Opencv的cornerHarris函数实现，其他函数参数说明如下：cv2.cornerHarris(src=gray, blockSize=9, ksize=23, k=0.04)
# cornerHarris参数：
# src - 数据类型
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2023-10-15 13:33:50
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项目Introduce：项目名称：Angle circulator（角度计算器） 通过鼠标点击确定顶点和两个边位置坐标，再运用角度公式，计算出角度，在原图显示结果。项目流程预览： 通过鼠标定点击确定顶点和两边的坐标位置，确定角度，然后通过计算公式，自定义函数完成操作。项目与知识衔接： 鼠标点击事件（setMouseCallback）
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2024-03-04 15:55:02
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在OCR实际开发中,证件照采集角度有很大的偏差,需要将图片进行旋转校正,效果图:在应用中发现应该加入高斯模糊,可以极大减少误差线条. 知道线条后 通过求斜率 得旋转角度 .(x1-x2)/(y1-y2) 结果 结果还行吧 ! 当然还有直方图也可以判断,有待研究!霍夫变换Hough变换是经典的检测直线的算法。其最初用来检测图像中的直线，同时也可以将其扩展，以用来检测图像
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2024-03-15 06:02:45
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特征点检测与图像匹配称兴趣点、关键点，它是在图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。一、Harris角点角点是图像中最基本的一种关键点，它是由图像中一些几何结构的关节点构成，很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型，它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平
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2024-04-02 05:27:49
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导读本文将介绍使用OpenCV实现多角度模板匹配的详细步骤 + 代码。背景介绍 熟悉OpenCV的朋友肯定都知道OpenCV自带的模板匹配matchTemplate方法是不支持旋转的，也就是说当目标和模板有角度差异时匹配常常会失败，可能目标只是轻微的旋转，匹配分数就会下降很多，导致匹配精度下降甚至匹配出错。另一个方法是matchShape(形状匹配)，匹配时需要轮廓
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2024-08-02 09:08:07
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兴趣点（也叫做关键点或特征点）主要是指某些特殊的点，经过对它们执行局部分析，如果能够检测到足够多的这种点，同时它们区分度很高，并且可以精确定位稳定的特征。这类点被大量用于解决物体识别，图像匹配，视觉跟踪，三维重建等问题。一、检测Harris角点 1.概念及原理(1)角点：最直观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化均较大的点。Harris观察一个假定的特征点周围小窗口内的方向性强度平均变化。如果我们
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2024-04-12 12:03:27
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从这一节开始学习OpenCV并使用它实现PTAM 的另类版本：Feature Tracking and Synchronous Scene Generation with a Single Camera主要思想还是parallel，两个线程tracking和mapping并行运行。这里我将mapping简化为generation，细节以后会做具体介绍，今天开始记录我的研究历程。上一节中我们选择Or
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2024-04-25 19:24:12
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图像和实例有助于更好的理解参数含义和如何应用
create_shape_model(Template : : NumLevels, AngleStart, AngleExtent, AngleStep, Optimization, Metric, Contrast, MinContrast : ModelID) TemplateNumLevels：图像金字塔级数，该
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2023-12-10 22:15:53
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在了解了怎么用电脑控制手机之后，我们来学习下怎么用OpenCV来识别图像一、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。简单的同时也说明了这种方法受到的限制很大，那么模板匹配这种方法是用于什么场景？首先 源图像 尺度不能变、角度不能旋转，其次源图像每次
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2023-12-15 18:43:33
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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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0.前言 自己在写一个小程序时，遇到了一个类似于“完备匹配下的最大权匹配”的优化问题。在网上搜了下相关资料，了解到对应的匈牙利算法与KM算法，而且已经都有大神进行了详细讲解和代码的编写。唯一的不同之处是我参考的文章中KM算法目标是匹配结果最大为目标，而我的程序中是以匹配结果最小为目标。自己把代码改写了下，并封装为类。验证结果表明代码没有问题~1.KM算法&n
1. 背景OpenCV提供了基于像素的模板匹配函数matchTemplte，但是该函数不支持带角度的匹配，而且如果使用函数中的mask参数，结果可能偏离预期的结果。2. 模板训练通过对模板模板进行角度旋转，获取不同角度下的旋转图像与旋转掩膜图像。然后分别以此旋转图像作为模板进行匹配，获取最优结果作为匹配结果。// 定义轮廓的类型的别名
typedef std::vector<std::vec
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2024-01-17 09:04:01
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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
# 如何实现opencv Python 模板匹配带角度
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title 实现opencv Python模板匹配带角度
section 理解基本概念
section 下载安装opencv Python
section 准备图像和模板
section 实现模板匹配
section 优化匹配结果
`
原创
2024-04-11 06:23:08
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机器视觉实验合集：机器视觉-模板匹配实验（vc++6.0 + opencv1.0）机器视觉-数米粒实验（vc++6.0 + opencv1.0）机器视觉-手写数字识别（vc++6.0 + opencv1.0）本实验基于学校课程要求，实验环境采用vc++6.0 + opencv1.0模板匹配：在一幅图像中寻找和模板图像最相似的区域原理：遍历图像中每一个可能的位置，比较各处与模板是否相似，当相似度足够
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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模板匹配模板匹配顾名思义就是给定一幅影像(模板)然后在另一幅 图像中寻找这个模板的操作。它是一种用来在一幅大图中 寻找模板图像位置的方法。在OpenCV中有cv2.matchTemplate() 函数供我们方便调用。它的工作原理与2D卷积函数一样， 将模板图像在输入图像(大图)上滑动，并且在每一个位置对 模板图像和与其对应的输入图像的子区域进行比较。返回 的结果是一个灰度图像，每一个像素值表示了此
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2023-10-09 14:45:17
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二维向量旋转x1= x * cos(θ) - y * sin(θ)y1= x * sin(θ) + y *cos(θ) 求平面上任意点 绕任意点p(x,y)旋转 角度 sita 后的坐标矩阵hdu 1700 Points on Cycle 题意：已知圆上一点， 求另外两点， 使得三角形周长最大， 则该三角形为等边三角形， 直接将 一点 顺时和 逆时针 旋转120 &
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2024-10-21 09:11:44
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