PIL：是Python Image Library的缩写，图像处理的模块。Image,ImageFont,ImageDraw,ImageFilter Image模块：常用方法：open() #打开图片
new(mode,size,color) #创建一张空白图片
save("test.gif","GIF") #保存（新图片路径和名称，保存格式）
size() #获取图
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2023-12-16 10:46:09
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# Python PIL图像匹配实现教程
## 概述
在本教程中，我将向你介绍如何使用Python的PIL库来实现图像匹配。这对于许多应用程序如图像识别、图像处理等非常有用。
## 流程
下面是整个图像匹配的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载原始图像和目标图像 |
| 步骤2 | 使用模板匹配的方法找到目标图像在原始图像中的位置 |
| 步骤3
原创
2024-02-20 04:08:16
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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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文章目录一.安装opencv二.图像的基本操作2.1原理2.2读取和保存图片代码三.视频的基本操作1.原理2.视频读取和展示的代码四.其他基本操作1.截图（感兴趣的区域）2.边界填充3.改变形状 安装版本尽量选择 3.4.1 .15，因为3.4.2有一些功能已经申请了专利了。没办法免费用了。一.安装opencvpip install opencv-python
pip install opencv
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2023-10-09 11:09:29
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深度学习
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2022-10-16 21:36:07
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这次写一下算法方面的，图像处理中模板匹配算法的研究和实现。 一： 首先我们先上一下模板匹配的理论及其公式描述： 模板匹配是通过在输入图像上滑动模板图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配，并且可以利用函数cvMinMaxLoc()找到最佳匹配的位置。例如在工业应用中，可以锁定图像中零部件的位置，并根据具体的位置，进行具体的处
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，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，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：1. 首先确定出ROI的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_rectangl
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2023-07-05 13:41:43
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1、原理简单来说，模板匹配就是拿一个模板（图片）在目标图片上依次滑动，每次计算模板与模板下方的子图的相似度，最后就计算出了非常多的相似度；如果只是单个目标的匹配，那只需要取相似度最大值所在的位置就可以得出匹配位置；如果要匹配多个目标，那就设定一个阈值，就是说，只要相似度大于比如0.8，就认为是要匹配的目标。1.1 相似度度量指标差值平方和匹配 CV_TM_SQDIFF标准化差值平方和匹配 CV_T
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2023-07-06 23:51:54
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# Python OpenCV图像模板匹配算法
图像模板匹配是一种常用的计算机视觉技术，它用于在一幅图像中查找模板图像的位置。这项技术广泛应用于物体识别、图形识别、机器人导航等领域。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库实现图像模板匹配，包括基本概念、步骤、代码示例以及相关流程图和序列图。
## 1. 什么是图像模板匹配
图像模板匹配的基本思想是使用一小块模板图像在一幅更大图像中寻找
一、Python介绍1. Python的应用领域及流行程度python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。The zen of python(在python交互窗口输入‘import this’即可得到) 最新的TIOBE排行榜，Python占
文章目录一、理论介绍二、代码一、理论介绍模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一
原创
2022-08-26 10:36:13
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#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from cv2 import COLOR_BGR2GRAY def main(): # 读取原图 img_rgb = cv2.imread("d
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2020-07-10 18:54:00
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1. 简述为了让大家不至于看到后面的公式就退却，我先简单描述一下模板匹配的原理：简单来说，模板匹配就是你拿一个模板（图片）在目标图片上依次滑动，每次计算模板与模板下方的子图的相似度，最后我们就计算出了非常多的相似度；如果你只是单个目标的匹配，那你只需要取相似度最大值所在的位置就可以得出匹配位置；如果你要匹配多个目标，那就设定一个阈值，就是说，只要咋俩的相似度大于比如0.8，我就认为你是我要匹配的目
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2023-10-11 17:09:16
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# 了解Java图像模板匹配
在计算机视觉领域中，图像模板匹配是一种常见的技术，用于在一幅图像中寻找特定模板的位置。该技术在许多领域中都有应用，比如图像识别、目标检测等。在本文中，我们将介绍如何使用Java实现图像模板匹配，并给出相应的代码示例。
## 什么是图像模板匹配？
图像模板匹配是一种在给定图像中寻找特定模式的技术。通常情况下，我们会有一张待匹配的图像和一个用于匹配的模板图像。目标是
原创
2024-06-19 04:43:46
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啥叫模板匹配模板匹配就是在大图中找小图，也就说在一幅图像中寻找另一幅模板图像的位置：OpenCV使用 cv2.matchTemplate() 实现模板匹配。importcv2importnumpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('lena.jpg', 0)
template= cv2.imread('face.
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2023-10-08 15:38:47
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# Python PIL处理图像的步骤和代码解释
## 引言
Python PIL（Python Imaging Library）是一个强大的图像处理库，它提供了丰富的图像处理功能和灵活的接口。在本文中，我将向你介绍如何使用Python PIL处理图像。首先，我们来看一下整个流程的步骤。
## 处理图像的步骤
下面是使用Python PIL处理图像的步骤的概述。
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-01-02 05:59:56
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#coding=utf-8
from PIL import Image
# 参数
filePath = '~/a_1.jpeg'
mode = 'r' # 这里的 mode 必须为r,否则报错
# 读取图片
# Image.open() 为懒执行, 只验证是否是图片, 获取数据时才会读取数据
im = Image.open(filePath, mode)
box = (0,0,1100,1
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2023-06-27 09:39:41
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# Python PIL 图像卷积
在图像处理中，卷积是一种常用的技术，用于对图像进行平滑、锐化、边缘检测等操作。Python的PIL库提供了方便的接口，可以进行图像卷积操作。本文将介绍PIL库的使用方法，并给出代码示例。
## 1. 安装PIL库
要使用PIL库进行图像卷积操作，首先需要安装PIL库。可以使用pip命令进行安装：
```markdown
pip install pillo
原创
2023-09-18 18:33:17
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1、原理简单来说，模板匹配就是拿一个模板（图片）在目标图片上依次滑动，每次计算模板与模板下方的子图的相似度，最后就计算出了非常多的相似度；如果只是单个目标的匹配，那只需要取相似度最大值所在的位置就可以得出匹配位置；如果要匹配多个目标，那就设定一个阈值，就是说，只要相似度大于比如0.8，就认为是要匹配的目标。1.1 相似度度量指标差值平方和匹配 CV_TM_SQDIFF标准化差值平方和匹配 CV_T
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2023-06-06 15:49:24
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