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OpenCV:模板匹配

主要涉及到了OpenCV的模板匹配边缘检测技术,以及Android开发调试工具ADB。 如果放在一起说,感觉内容有些多。 所以,分三期来讲,也能多了解一些东西。.../ 01 / 模板匹配 模板匹配,就是在整个图像区域里发现与给定子图像相匹配的小块区域。 这里需要一个模板图像(给定的子图像)一个待检测的图像(原图像)。...这里主要涉及OpenCV的cv2.matchTemplate()cv2.minMaxLoc()函数。 第一个函数作用是在模板输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像。...# 第二类,采用模板图像间的乘法操作,所以较大的数表示匹配程度较高,0标识最坏的匹配效果 # 相关匹配 method=CV_TM_CCORR # 标准相关匹配 method=CV_TM_CCORR_NORMED...第一张图中最白的位置,即代表着最高的匹配。 第二张图中,矩形框则代表着匹配到的结果。 通过矩形框的位置参数,结合模板图像的大小,便可得到小跳棋中心点位置(底部)。

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16: 模板匹配

目标 使用模板匹配在图像中寻找物体 OpenCV函数:cv2.matchTemplate(), cv2.minMaxLoc() 教程 模板匹配 模板匹配就是用来在大图中找小图,也就是说在一副图像中寻找另外一张模板图像的位置...首先我们来读入图片模板: import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('lena.jpg...我们可以设定一个匹配阈值来匹配多次: # 1.读入原图模板 img_rgb = cv2.imread('mario.jpg') img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2...%80的坐标y,x for pt in zip(*loc[::-1]): # *号表示可选参数 right_bottom = (pt[0] + w, pt[1] + h) cv2.rectangle...练习 之前我们有学过形状匹配,不论形状旋转/缩放都可以匹配到。思考一下,图片旋转或缩放的话模板匹配还有作用吗? 小结 模板匹配用来在大图中找小图。

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多目标模板匹配

模板匹配 模板匹配是数字图像处理的重要组成部分之一。...模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标,已知该图中有要找的目标,且该目标同模板有相同的尺寸、方向图像,通过一定的算法可以在图中找到目标,确定其坐标位置。 二....单目标模板匹配 这里的模板匹配的方法其实并不复杂,利用目标的边缘信息用于搜索目标图像的模板所在位置。...这里请忽略边缘图像中的蓝色十字架,边缘图像的大小,这里是经过处理的,方便定位以及金字塔图像的处理。 ?...好了,目标图像的梯度信息有了,模板图像的边缘信息也有了,这时候可以进行简单的单目标模板匹配了。这里利用如下公式进行模板匹配: ?

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【python opencv】模板匹配

目标 在本章中,您将学习 - 使用模板匹配在图像中查找对象 - 你将看到以下功能:cv.matchTemplate(),cv.minMaxLoc() 理论 模板匹配是一种用于在较大图像中搜索查找模板图像位置的方法...它只是将模板图​​像滑动到输入图像上(就像在2D卷积中一样),然后在模板图像下比较模板输入图像的拼图。 OpenCV中实现了几种比较方法。(您可以检查文档以了解更多详细信息)。...将其作为矩形的左上角,并以(w,h)作为矩形的宽度高度。该矩形是您模板的区域。 注意 如果使用**cv.TM_SQDIFF**作为比较方法,则最小值提供最佳匹配。...OpenCV中的模板匹配 作为示例,我们将在梅西的照片中搜索他的脸。所以我创建了一个模板,如下所示: ?...多对象的模板匹配 在上一节中,我们在图像中搜索了梅西的脸,该脸在图像中出现一次。假设您正在搜索具有多次出现的对象,则**cv.minMaxLoc**()不会为您提供所有位置。

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模板匹配加速——opencv

背景 由于模板匹配的速度可靠性问题,模板匹配本质上是一个棘手的问题。当对象部分可见或与其他对象混合时,该解决方案应针对亮度变化保持稳健,最重要的是,该算法的计算效率应高。...我们使用这些梯度或导数在X方向Y方向进行匹配。 此算法涉及两个步骤。首先,我们需要创建模板图像的基于边缘的模型,然后使用此模型在搜索图像中搜索。...如果模板模型搜索图像之间完全匹配,则此函数将返回分数 1。分数对应于搜索图像中可见的对象部分。如果搜索图像中不存在对象,则分数将为 0。...我们可以用另一个条件修改这一点,其中我们检查模板模型的第一部分与安全停止标准,其余与硬条件 , ? 。用户可以指定贪婪参数 (g),其中使用硬条件检查模板模型的分数。...因此,如果 g=1,模板模型中的所有点都使用硬条件进行检查,如果 g=0,则所有点将使用安全条件进行检查。我们可以制定如下程序。

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【C++】非类型模板参数模板特化、模板的分离编译、模板总结

一、非类型模板参数 模板参数分类类型形参与非类型形参。 类型形参:出现在模板参数列表中,跟在class或者typename之类的参数类型名称。...非类型形参:就是用一个常量作为类(函数)模板的一个参数,在类(函数)模板中可将该参数当成常量来使用。...,直接写成函数也是可以的,因为函数模板支持重载 2.类模板特化 1.全特化 全特化即是将模板参数列表中所有的参数都确定化 类模板的全特化将模板参数列表中的所有参数我们都将其写出来: 如果此时的数据类型是我们自己定义的...char*> d5; Data d6; //引用 Data d7; return 0; } 特化的本质体现的是编译器的参数匹配原则...生成汇编代码(a.s,test.s)、符号汇总 汇编:把汇编变成二进制目标文件(a.o,test.o),形成符号表 链接:符号表的合并与重定位,将多个obj文件合并成一个,形成可执行程序 解决方案: 将声明定义放到一个文件

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【C++11特性篇】模板的新一力将:可变参数模板

: 二.可变参数模板 【1】基本可变参数的函数模板演示: 下面的参数 args 前面有省略号,所以它就是一个 可变模版参数 我们把 带省略号的参数称为“参数包” ,它里面包含了0到N(N>=0)个模板参数...,但是语法不支持使用args[i]这样方式获取可变参数【可在第4小点查看详解】 // Args是一个模板参数包,args是一个函数形参参数包 // 声明一个参数包Args...args,这个参数包中可以包含...0到任意个模板参数。...【可变参数-模板】的优势:——>直接传包,直接构造 【1】简易代码样例——>帮助理解原理 先设计一个日期类如下所示: class Date { public: Date(int year = 1...这里就体现了 模板调用可变参数的特点: 灵活 template Date* Create(Args... args) { Date* ret = new Date

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非类型模板参数模板的特化模板的分离编译

1.非类型模板参数 模板参数分为类型形参与非类型形参: ①类型形参即:出现在模板参数列表中,跟在class或者typename之类的参数类型名称,即我们平时写的class T之类的 ②非类型形参...,就是用一个常量作为类(函数)模板的一个参数,在类(函数)模板中可将该参数当成常量来使用。...浮点数、类对象以及字符串是不允许作为非类型模板参数的。 ②. 非类型的模板参数必须在编译期就能确认结果 ③非类型模板参数基本上只适用于整型,是个整型常量!...上述示例中,p1指向的d1显然小于p2指向的d2对象,但是Less内部并没有比较p1p2指向的对象内容,而比较的是p1p2指针的地址,因此导致结果错误,并且每次运行,结果可能都是不一样的。...类模板特化 类模板特化有全特化偏特化两种,就跟缺省值有全缺省半缺省一样(联系起来记住) 全特化 全特化即是将模板参数列表中所有的参数都确定化,也就是说,我的这个类模板特化后,传进去的类型是确定的!

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OpenCV - 图像模板匹配 matchTemplate

模板匹配是将模板与重叠的图像区域进行比较,以定位重合区域的图像处理方法,本文记录 OpenCV 相关内容实现方法。...简介 模板匹配任务需要将模板在图像中搜索,以确定模板所在位置的一种技术,Python OpenCV 中封装的函数为 cv2.matchTemplate 官方文档:https://docs.opencv.org...matchtemplate#cv2.matchTemplate 函数说明 函数引用形式 cv2.matchTemplate(image, templ, method[, result]) → result 参数说明...参数 含义 image 被搜索的图像,模板需要在图像中网格计算损失函数(需要 int8 或 float32 格式的图像) templ 搜索的模板图像,尺寸不能比 image 大,需要和image有相同的图像数据格式...计算互相关函数结果作为损失函数 image.png method=CV_TM_CCORR_NORMED 计算按照模长归一化后的互相关函数结果作为损失函数,个人比较推荐,效果也较好,如果图像并不适于直接使用该参数可以想办法构造出归一化相关损失函数

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opencv模板匹配加速思路

因此,无法求出目标形状的旋转缩放系数。并且对于形状变换不大的轮廓也很难区分开,比如圆形正方形。...下面说下实现带旋转缩放的形状匹配算法的主要流程 1.获取模版 (1).对模板图像进行一系列旋转,缩放,以及金字塔下采样,生成一系列不同旋转角度,缩放系数,以及金字塔层数的模板。...2,模版匹配 (1).计算搜索图像边缘点梯度信息。同获取模板 (2)(3)。 (2).金字塔下采样,得到多级金字塔图像的边缘点梯度信息,再分别进行(1)。...(3).这步是最重要的,通过 归一化交叉相关(NCC) 算法计算模板边缘梯度目标图像边缘梯度向量的相关性。 而且该算法得到的值就是匹配相关性的得分,分值范围在[0,1],具体实现可以去看代码。...其实就是使用事先生成的一些列模板让重心在搜索图像中平移,每移动一步计算一下边缘点对应的梯度向量相关性。找到评分最高的点就是匹配到形状的重心。所用模板的旋转缩放系数,就对应搜索图像中目标的旋转缩放。

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C++11:可变参数模板lambda表达式

1.可变参数模板 C++11的新特性可变参数模板能够让我们创建可以接受可变参数的函数模板模板,相比C++98C++03,类模板函数模板中只能含固定数量的模板参数可变参数模板无疑是一个巨大的改进...可是可变参数模板比较抽象,因此这里只会写出够我们使用的部分。  ...下面是一个基本可变参数的函数模板 // Args是一个模板参数包,args是一个函数形参参数包 // 声明一个参数包Args...args,这个参数包中可以包含0到任意个模板参数。...我们无法直接获取参数包args中的每个参数的,只能通过展开参数包的方式来获取参数包中的每个参数,这是使用可变模版参数的一个主要特点,也是最大的难点,即如何展开可变模版参数。...支持可变参数,拿到构建pair对象的参数后自己去创建对象 // 那么在这里我们可以看到除了用法上,push_back没什么太大的区别 mylist.emplace_back(10, 'a');

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C++11函数模板的默认模板参数

1.函数模板默认模板参数简介 函数模板与类模板在C++98一起被引入,因种种原因,类模板可以拥有默认模板参数,而函数模板不可以。从C++11开始,这个限制被解除了,即函数模板同样可以拥有默认模板参数。...2.函数模板默认模板参数的特点 函数模板默认模板参数的用法虽然与类模板默认模板参数函数默认参数的用法类似,但是有一个显著的特点,即当函数模板拥有多个默认模板参数时,其出现的顺序可以任意,不需要连续出现在模板参数的最后面...typename T1=int,typename T2> void testTemplateFunc(T1 param,T2 param2){} //编译成功 从上面的代码可以看出,不按照从右往左指定函数的默认参数模板的默认模板参数均导致编译错误...2.3函数模板参数推导规则 函数模板参数推导规则是如果能够从函数实参中推导出类型的话,则函数模板的默认模板参数则不会被使用,反之,默认模板参数则可能被使用。...从上面的例子也可以看出,因为函数模板模板参数是由函数的实参推导而来,所以默认模板参数通常需要跟默认函数参数一起使用,不然默认模板参数的存在将没有意义。

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模板匹配

学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] 模板匹配 1.模板匹配原理 模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术....原理:在要检测的图像上,从左到右,从上到下遍历这一幅图像,从上到下计算模板与重叠子图像的像素匹配度,如果匹配的程度越大,这说明相同的可能性越大。 ?...2.模板匹配算法 OpenCV中的函数 matchTemplate 实现了模板匹配算法 平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF 最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大 ?...相关匹配 method=CV_TM_CCORR 采用模板图像间的乘法操作 最好匹配是较大的数,最坏的匹配效果为0 ?...p=1 [2] CV学习笔记(十一):模板匹配: https://zhuanlan.zhihu.com/p/110425960

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