opencv 模板匹配中的 minMaxLoc

阿新 • • 發佈：2019-01-19

在opencv模板匹配中用到了這個函式


matchTemplate(src, tmp_img, dst_img, TM_CCOEFF_NORMED);
normalize(dst_img, dst_img, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());


double minVal; double maxVal; Point minLoc; Point maxLoc;
Point matchLocation;


minMaxLoc(dst_img, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc);

src為原影象，tmp_img為模板影象必須和原圖相同資料型別， dst_img為比較結果的對映影象，將影象歸一化後使用minMaxLoc函式

minMaxLoc在影象上找到最大值和最小值，並且存放在minLoc和maxLoc中，模板匹配對於SQDIFF和SQDIFF_NORMED，越小的豎直有著更高的匹配效果，其他的方法數值越大的匹配效果越好

opencv 模板匹配中的 minMaxLoc

在opencv模板匹配中用到了這個函式 matchTemplate(src, tmp_img, dst_img, TM_CCOEFF_NORMED); normalize(dst_img, dst_

OpenCV——模板匹配

.com 分享圖片 pen alt open mage png inf enc OpenCV——模板匹配

[python-opencv]模板匹配

模板匹配最適用於工業場合（在一張圖片中識別特定的工件圖）模板匹配是一種最原始、最基本的模式識別方法，研究某一特定物件物的圖案位於影象（target）的什麼地方，進而識別物件物，這就是一個匹配問題。它是影象處理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的侷限性，主要表現在它只能進行平行移動，若原影象中

OpenCV 模板匹配　cv::matchTemplate

轉：http://blog.sina.com.cn/s/blog_b0935ba90102wy93.html 今天使用到opencv的matchTemplate運算元，查詢資料，學習了一下。對官方資料進行翻譯註釋，加深理解，詳情可見：matchTemplate英文資料。模板匹配

OpenCV模板匹配

這個比較好玩，先來兩張照片原圖：模板：效果：原理：假設有100*100畫素的一張原圖，模板大小5*5畫素，從（0，0）開始，根據不同的方法匹配模板大小即(0,0)到(5,5)空間，把用方法得到的值算作(0,0)這個畫素的特徵值，接下來重新從(0

python語言opencv模板匹配

# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread("/media/圖

Atitit opencv模板匹配attilax總結

Atitit opencv模板匹配attilax總結找一幅影象的匹配的模板，可以在一段視訊裡尋找出我們感興趣的東西，比如條形碼的識別就可能需要這樣類似的一個工作提取出條形碼區域（當然這樣的方法並不魯棒）。而OpenCV已經為我們整合好了相關的功能。函式為matchTem

[opencv]模板匹配演算法（單影象模板匹配和基於模板匹配的目標跟蹤）

1.模板匹配opencv函式 matchTemplate(InputArray image, InputArray temp, OutputArray result, int method) Parameters: image – Image where the search is runn

OpenCV-模板匹配

尋找一幅影象的匹配的模板，可以在一段視訊裡尋找出我們感興趣的東西，比如條形碼的識別就可能需要這樣類似的一個工作提取出條形碼區域（當然這樣的方法並不魯棒）。而OpenCV已經為我們整合好了相關的功能。函式為matchTemplate。所謂模板匹配就

opencv 模板匹配matchTemplate研究之一

#include"opencv2\core\core.hpp" #include"opencv2\highgui\highgui.hpp" #include"opencv2\imgproc\imgproc.hpp" #include<iostream> using namespace std;

使用Opencv中matchTemplate模板匹配方法跟蹤移動目標

模板匹配是一種在影象中定位目標的方法，通過把輸入影象在實際影象上逐畫素點滑動，計算特徵相似性，以此來判斷當前滑塊影象所在位置是目標影象的概率。在Opencv中，模板匹配定義了6種相似性對比方式： CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法：計算影象畫素間的距離之和，最

使用Python+OpenCV進行圖像模板匹配(Match Template)

more 查看 AR 簡單 highlight 以及 face ims import 2017年9月22日 BY 藍鯨 LEAVE A COMMENT 本篇文章介紹使用Python和OpenCV對圖像進行模板匹配和識別。模板匹配是在圖像中尋找和識別模板的一種簡單的方法。

影象處理中的模板匹配c++實現

一、理論基礎基於相關的模板匹配技術可直接用於在一幅影象中，尋找某種子影象模式。對於大小為MxN的影象f(x,y)和大小為JxK的子影象模式w(x,y),f與w的相關可表示為：其種，x=0,1,2,…N-K,y=0,1,2,…M-J。此處的目的是尋找

OpenCV學習模板匹配

轉載自 https://blog.csdn.net/Small_Munich/article/details/79437482 模板匹配演算法介紹模板匹配演算法主要為模板影象在基準圖上進行由左往右、由上到下進行相關運算，最後得到一個進行相關運算後的係數矩陣：係數矩陣中的引數值用來度量模板

opencv學習（十五）：模板匹配

引言模板匹配是在一幅影象中尋找一個特定目標的方法之一。這種方法的原理非常簡單，遍歷影象中的每一個可能的位置，比較各處與模板是否“相似”，當相似度足夠高時，就認為找到了我們的目標。匹配方法

一起學python-opencv十三（直方圖反向投影和模板匹配）

2D直方圖 https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_histograms/py_2d_histogram/py_2d_histogram.html#

用opencv模仿matlab中的fspecial（）函式建立一個自定義空間高斯濾波器模板

模仿matlab裡的fspecial（）函式，建立一個自定義空間高斯濾波器模板。基本原理：二維高斯核函式的基本形式是這樣滴：通常我們的座標都是x和y整數，要產生一個3x3的濾波器，我們要以中心為基礎取樣，這樣第一個值為（-1，-1），以後依次排序到（1,1）。這樣就可以產生一個mxn

Python+OpenCV影象處理（九）—— 模板匹配

百度百科：模板匹配是一種最原始、最基本的模式識別方法，研究某一特定物件物的圖案位於影象的什麼地方，進而識別物件物，這就是一個匹配問題。它是影象處理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的侷限性，主要表現在它只能進行平行移動，若原影象中的匹配目標發生旋轉或大小變化，該演算

opencv筆記（3）——模板匹配實現目標識別與跟蹤

1 知識補充 1.1 回撥函式在影象處理時，如果我們需要實現實時的改變值，並重新開始程式，就需要我們自己實現回撥函式，其中，對於滑鼠事件的回撥，需要我們重寫滑鼠回撥函式void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void* us

擊中擊不中變換的簡化版（其實就是模板匹配）

aa = false(10,10); aa(1:7,:) = true; aa(4,5) = false; aa(1,1) = false; aa(:,2:3) = false; se1 = false(3,3); se1(1:3,3) = true; se2 = ~se1; ao = bwhitmiss(

opencv 模板匹配中的 minMaxLoc

相關推薦