# Python 物体大小不同的模板匹配
模板匹配是计算机视觉中一种重要的技术，用于在图像中找到特定的物体。通常，我们会使用固定大小的模板来进行匹配，但真实世界中的物体大小各异，如何处理不同尺寸的物体的模板匹配呢？
在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 库实现对物体大小不同的模板匹配，同时提供代码示例，并附上状态图和序列图帮助您理解整个过程。
## 什么是模板匹配
文章目录1.模板匹配原理2.模板匹配算法3.步骤完整代码 1.模板匹配原理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。 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
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2023-10-22 07:11:20
133阅读
# Python OpenCV 模板匹配大小不同
## 引言
在计算机视觉领域中，模板匹配是一种常用的方法，用于在图像中寻找与给定模板最相似的区域。模板匹配广泛应用于目标检测、人脸识别、图像识别等领域。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV进行模板匹配，并解决模板大小与目标大小不匹配的问题。
## 模板匹配
模板匹配是一种基于像素值的匹配方法，它通过比较图像中的像素值与给定
原创
2024-01-22 08:06:19
1150阅读
在处理“python 图像匹配 不同大小”这个问题时，我们常常需要面对图像的大小不一致带来的挑战。图像匹配应用广泛，例如在图像搜索引擎、监控系统和AR应用中。下面，我将为大家详细介绍如何用 Python 实现图像匹配，特别是在处理不同大小图像时的相关技术细节和操作步骤。
### 环境准备
在开始之前，确保你的工作环境已经准备好了。你需要安装一些前置依赖，包括 OpenCV 和 NumPy。它们
# 如何实现Python OpenCV物体轮廓提取
## 整体流程
```mermaid
journey
title 教学流程
section 理论知识
开发者解释OpenCV基本概念
section 实操步骤
开发者示范物体轮廓提取步骤
开发者指导小白开发者尝试实操
```
## 步骤及代码示例
| 步骤 | 操作
原创
2024-06-23 03:15:56
33阅读
目录前言： 一、函数讲解：图像阈值处理：Cv2.Threshold()查找轮廓 Cv2.FindContours()最小外接矩形 Cv2.BoundingRect();绘制轮廓 Cv2.DrawContours（） 计算轮廓相似度 Cv2.MatchShapes（）二、代码（教学注释详细，仔细阅读）三、代码过程总结：前言：轮廓匹配是一种计算机视觉技术，用于在图像中查找和比较目标
一：感兴趣区域（ROI）感兴趣区域（ROI）是指在图像或画面中，我们所关注或感兴趣的特定区域。对于图像处理任务，使用ROI可以提取、操作或分析该区域的特征。在OpenCV中，可以使用numpy数组的切片操作来定义和提取ROI。以下是一个简单的例子，展示如何使用ROI来提取图像的一部分：import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 定义ROI的范
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2024-10-02 08:50:13
131阅读
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
443阅读
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
234阅读
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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
62阅读
### 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
118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
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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
83阅读
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
53阅读
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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提取轮廓的原理在检测物体的轮廓时，我们通常会使用到opencv中的findcontour和drawcontour，比较常用而且效果不错。那么findcontour是基于什么原理来实现轮廓的提取呢？1985年，有个叫satoshi suzuki的人发表了一篇论文，Topological structural analysis of digitized binary images by border
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2023-10-16 10:23:55
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基于opencv的模板匹配制作的 记牌器基于python opencv的模板匹配制作的记牌器实现思路，通过python win32获取程序的窗口句柄，然后后台自动截屏，针对每屏进行扑克牌匹配，实现识别开局，自家扑克、底牌、上下家出牌识别，记录对局剩余扑克，自动识别游戏结束，重新统计对局已实现功能功能截图功能视频演示 记牌器演示 学习 技术栈pythonPyQt5win32guicv2安装# 安
