1.简介当前就是简单的使用pygame做出一些简单的东西(主要用于本人学习之用)本人已导入pygame模块2.简单的一个启动demo# 这个最简单的demo就是用来启动一个当前的pygame的窗体
import pygame, sys
pygame.init()
pygame.display.set_mode([640, 480])
while True:
for event
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2024-05-31 22:22:54
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在CSS3中，可以利用transform功能来实现文字或图像的旋转、缩放、倾斜、移动这四种类型的变形处理，以下将详细说明各个属性。一、移动 translate用法：transform: translate(45px) 或者 transform: translate(45px, 150px);参数表示移动距离，单位px，一个参数时：表示水平方向的移动距离；两个参数时：第一个参数表示水平方向的移动距离
1、创建模板，取模板的中心点为参考点（xo, yo）。梯度方向取整后可能的方向是360个，对模板轮廓上的点(xc, yc)（通过Canny算子与Sobel算子检测）求出其梯度方向取整，并且轮廓上的点与参考点之间有一个相对位置(xc- xo, yc- yo)，将所以轮廓点的相对位置坐标根据梯度方向建立一个R表保存下来方向角相对坐标信息梯度方向角1°(x11- xo, y11- yo)，(x21- x
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2024-10-19 09:40:12
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文章目录SIFT简介一、算法思想二、SIFT算法实现步骤1.构建尺度空间2.关键点检测3.消除错配点4.关键点描述5.关键点匹配三、SIFT算法简单实现代码完整代码 SIFT简介成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘，对环境的适应能力较差，急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效
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2023-08-15 16:20:17
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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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# 使用 Python 和 OpenCV 进行模板匹配的入门指南
模板匹配是一种用于在图像中查找特定子图像（模板）位置的技术。本文将为您详细说明如何使用 Python 中的 OpenCV 库实现模板匹配。我们将通过一个简单的流程，逐步引导您完成整个过程。
## 流程概述
下面是进行模板匹配的主要步骤，您可以根据这个表格跟随学习：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-12 04:31:58
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# Python图像模板匹配教程
模板匹配是一种用于确定图像中的一个部分是否与另一个图像（模板）相匹配的技术。它广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。本文将带领你一步步实现图像模板匹配的过程。
## 整体流程
下面是实现图像模板匹配的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------
# 使用 Halcon Python 实现模板匹配
模板匹配是一种用于在图像中识别和定位对象的计算机视觉技术。它的基本思想是通过将模板图像与输入图像进行比较，找出最相似的区域。Halcon 是一个强大的机器视觉软件平台，支持 Python 接口，使得模板匹配的实现变得更加高效。本文将介绍如何在 Python 中使用 Halcon 进行模板匹配，并展示相应的代码示例。
## 什么是模板匹配？
原创
2024-10-13 03:55:35
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一、模板匹配函数中文说明安装cv2：pip install opencv-python1、目标匹配函数：cv2.matchTemplate(image, templ, method, result=None, mask=None)image：待搜索图像 templ：模板图像 result：匹配结果 method：计算匹配程度的方法2、匹配方法关于匹配方法，使用不同的方法产生的结果的意义可能不太一样
##前端之定做旋转小方块： ###设置中的页面定制css添加以下代码： <style> html { background: pink; height: 100%; } /*最外层容器样式*/ .wrap { width: 10px; height: 10px; /*改变左右上下,图片方块移动*/ ...
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2021-08-24 14:58:00
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sort跟踪算法+opencv模板匹配实现小球跟踪实现结果rgb灰度图像假彩色二值化，提取坐标SORT多目标跟踪算法基于模板匹配的目标检测模板匹配结果与SORT算法融合完整代码 实现结果先把最终结果放上来，个人感觉效果还是非常棒的。rgb
sort+模板匹配实现多目标跟踪 灰度图像假彩色假彩色反映的是模板匹配的匹配程度，越红代表相似度越高。
sort+模板匹配实现多目标跟踪 二值化，
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2024-03-29 19:55:21
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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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# Python 模板旋转匹配：深入理解与应用
在计算机视觉和图像处理领域，模板匹配是一种常用的技术，它用于在图像中查找与特定模板图像相似的区域。然而，在一些场景中，模板可能与目标图像的取向不同，此时简单的模板匹配算法将无法有效完成任务。为了应对这一挑战，模板旋转匹配技术应运而生。
## 什么是模板旋转匹配？
模板旋转匹配是一种通过旋转模板图像，寻找与目标图像最佳匹配区域的技术。它能够处理目
模板匹配业务描述：从 一张图 中找到 和 模板图片 “非常相似” 的区域，获取该区域坐标；原理简介：用 模板图像 在 原图上 滑动，然后计算 滑到的区域 和 模板 的相似程度，如像素差，把该值 记录在 对应位置，过程类似卷积；滑完后，找到 相似程度 最大的 坐标，还原到 原图的坐标，加上 模板的宽高，就得到了 原图上 和模板相似的 区域； 最大的缺点是 如果 图片有旋转或者缩放，是无法进
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2023-09-22 19:41:12
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# 如何实现Python文字模板匹配
## 引言
在实际开发中，我们经常需要进行文本模板匹配，以便实现自动化处理或提取信息等功能。本文将介绍如何使用Python实现文字模板匹配，并且以表格形式展示整个流程，帮助你快速上手。
### 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 安装依赖库 | 安装 `re` 模块来处理正则表达式 |
| 2. 定义文字模板 | 创
原创
2024-05-29 05:11:09
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## Python 模版匹配多个目标
随着计算机视觉技术的不断发展，模版匹配成为了一个常见且实用的技术，尤其在物体识别和图像处理领域。模版匹配的基本原则是用一个已知的模版在一幅图像中寻找相似的区域。在此篇文章中，我们将讨论如何用 Python 实现模版匹配，并处理多个目标的情况。
### 模版匹配的基本原理
模版匹配的流程通常包括以下几个步骤：
1. **加载图像及模版**：首先加载目标图像
原创
2024-10-27 03:52:43
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python练习_sed替换需求：做一个sed替换小程序，实现在windows下可以与实现linux中sed替换的功能支持正则（re模块） 以下代码实现的功能与思路：功能： （1）支持文件内容的替换和删除 -c 替换 -d删除 （2）通过re模块支持命令行输入正则，从而处理文件内容（支持python中正则模式，方法请点击这里） （3）使用读取替换写入临时文件的方式进行内容处理
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。本文介绍基于matchTemplate + 旋转 + 金字塔下采样实现多角度的模板匹配，返回匹配结
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2023-09-01 13:55:37
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# 使用OpenCV的Python模板匹配教程
模板匹配是计算机视觉中的一个基本任务，它用于在更大图像中找到模板图像的出现位置。OpenCV为我们提供了很好的工具来实现这一点。本文将为您介绍如何使用OpenCV在Python中进行模板匹配。我们将通过一个简单的示例来展示每一步的实现。
## 流程概述
在开始之前，让我们来概述一下整个流程。下面是实现模板匹配的步骤：
| 步骤 | 说明
一、Canvas Panel的旋转原点是Render Transform——》Pivot，Pivot坐标的取值范围是0到1，左上角的pivot坐标是[0,0]，右下角的pivot坐标是[1,1] 二、由于小地图上面的图标在Canvas panel设置的锚点是中心对齐，因此小地图上面的所有小图标原点都是小地图中心点， 由此推算出小图标坐标原点与Pivot坐标的换算公式如下： 三、在St
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2018-12-01 22:40:00
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