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Python 机器视觉 - 基于opencv图像模板匹配实现的简单人脸匹配实例演示,matchTemplate的6大模板匹配算法

第一章:图像模板匹配演示 ① 效果展示1 这是我要进行匹配的图片: 匹配后的效果: ② 效果展示2 这是我要进行匹配的图片: 匹配后的效果: ③ 实现源码 实现源码如下...: 这里使用了 CV_TM_SQDIFF 算法,调用方法为 cv.TM_SQDIFF import cv2 as cv def template_matching(img_match, img, arithmetic_model..., arithmetic_model) # 获取最小最大匹配值,还有对应的坐标 min_value, max_value, min_coordinate, max_coordinate.../image/baidu-sousuo.png") template_matching(img_match, img, cv.TM_SQDIFF) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows...公式如下: 其中: ⑤ CV_TM_CCOEFF【相关系数匹配】 相关系数匹配 CV_TM_CCOEFF 利用模版对其均值的相对值与图像对其均值的相关值进行匹配。

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    Meta Learning 2: 更多基于度量的方法

    基于度量的方法:编码Encode,归纳Induction,相似度Relation Matching Networks (Vinyals, 2016) Matching Networks[1]严格遵守Meta...One-shot 以图像分类为例,在One-shot的情况下,每个新类别只提供一张图片,我们只能通过这唯一的一张小狗图片来获取小狗应具有的特点。 在模型中就反映为由唯一图片编码直接得到类向量。 ?...Few-shot和Zero-shot计算类向量的示意图 如上图所示,在Few-shot的情况下,论文取Support Set中同类样本向量的平均值(Average)作为类向量。...关于Query向量和类向量的相似度的计算,Prototypical Networks强调距离公式要满足Bregman散度,即满足平均值点是距离所有点的平均距离的最小点。...未完待续 Model Encoder Induction Relation Siamese Network (Koch, 2015) CNN/RNN None Absolute Difference Match

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    因果推断常用计量方法

    ATU:Average Treatment Effect on the Untreated,所有未接受干预(D_i = 0 )个体的效应平均值,即控制组平均干预效应。...倾向性得分匹配(Propensity Score Matching, PSM):由Rosenbaum 和 Rubin于1983年提出,通过函数关系将多维变量X 变换为一维的倾向得分ps(X) ,基于倾向得分进行匹配...匹配后均衡校验: 检验匹配后的干预组和控制组的特征是否均衡,常见校验方法有: 标准化偏差、T 值检验、F 值检验。...双重差分法回归系数图示[1]: 可得如下回归系数关系表: \begin{split} 控制组[干预前]均值&=E(Y_{it} | Treat_i=0, After_t=0) = \beta_0...[干预后]均值差异 - 干预组和控制组[干预前]均值差异 \\ &=(E(Y_{it} | Treat_i=1, After_t=1) - E(Y_{it} | Treat_i=0, After_t=1

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    学习笔记1-查看进程的命令(pstoppstreepgrep)

    linux查看进程的命令有: 1、PS命令,该命令可以查看哪些进程正在运行及其运行状态; 2、Top命令,该命令可以实时显示各个线程情况; 3、Pstree命令,该命令以树状图的方式展现进程之间的派生关系...要在top输出中开启线程查看,请调用top命令的“-H”选项,该选项会列出所有Linux线程。在top运行时,你也可以通过按“H”键将线程查看模式切换为开或关。...Pgrep命令 pgrep命令以名称为依据从运行进程队列中查找进程,并显示查找到的进程id。每一个进程ID以一个十进制数表示,通过一个分割字符串和下一个ID分开,默认的分割字符串是一个新行。...name -a, --list-full list PID and full command line -v, --inverse negates the matching...-w, --lightweight list all TID -c, --count count of matching processes -f,

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    Deep SORT多目标跟踪算法代码解析

    运行目标检测器如Faster R-CNN、YOLOv3、SSD等进行检测,获取目标检测框。 将所有目标框中对应的目标抠出来,进行特征提取(包括表观特征或者运动特征)。...这是为了解决目标被遮挡后再次出现的问题,需要从以往帧对应的特征进行匹配。...H是测量矩阵,将Track的均值向量映射到检测空间。计算的y是Detection和Track的均值误差。 R是目标检测器的噪声矩阵,是一个4x4的对角矩阵。...更新后的均值向量x。 更新后的协方差矩阵。...Tracker的update函数的核心函数是match函数,描述如何进行匹配的流程: def _match(self, detections): # 主要功能是进行匹配,找到匹配的,未匹配的部分

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    使用 PyQGIS 和 OSRM 将 GPS 捕捉轨迹应用到道路

    OSRM 的工作原理是通过HTTP API获取输入,计算结果并通过 JSON 对象返回它们。 运行 OSRM 服务 OSRM 提供了一个演示服务器和一个演示 HTTP 服务。...以下是我使用印度班加罗尔市的数据运行本地实例的步骤。 获取数据 在城市级别获取 OpenStreetMap 提取的一种简单方法是Interline。...我在我的系统上创建了一个新文件夹,将数据文件复制到那里,启动 Docker 并在终端中运行以下命令。...文档中唯一的变化是–max-matching-size参数,我将其增加到 5000,以便我们可以匹配大型 GPS 轨迹。...5000 /data/bengaluru_india.osrm 运行最后一条命令后,服务器将在您的机器上启动,它可以接受 URL http://127.0.0.1

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    因果推断笔记—— 相关理论:Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同(二)

    假定2 的文字表述是“当所有时期的解释变量X给定时,每一期的随机干扰项均值都为 0”,外生性假定不满足,这便产生了内生性问题。...3.1.2 使用时需要满足的假设 双重差分法的计算过程很简单,即实验组干预前后的均值的差减去对照组干预前后均值的差。...,实验开始后,评估实验组和合成控制组之间的差异。...回归:T~W 3.4.2 因果效应估计三种方法 需要择一选择: 倾向性评分匹配法(Propensity Score Matching,PSM) PSM将处理组和对照组中倾向性评分接近的样本进行匹配后得到匹配群体...,实验开始后,评估实验组和合成控制组之间的差异。

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    【Python】已解决:ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement re(from versions: none)

    这通常发生在命令行中执行安装命令时,如下所示: pip install re 当我们运行上述命令时,会出现如下报错信息: ERROR: Could not find a version that satisfies...the requirement re (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for re 二、可能出错的原因 导致该报错的原因主要有以下几点...网络问题:有时网络连接问题可能导致pip无法从PyPI获取包信息。...= pattern.match('123') if match: print(match.group()) # 输出: 123 # 安装第三方库requests pip install requests...Could not find a version that satisfies the requirement re(from versions: none)”报错问题,确保Python开发环境正常运行

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    深度学习500问——Chapter09:图像分割(5)

    3.1 Segment Matching 定义match:预测的segmentation和gt的iou大于0.5,说明两者can match。...3.2 PQ Computation PQ的计算类似mAP,也是类内求取,然后求类间的平均值,以便不敏感类别不平衡。...,描述没match出来的gt 通过上述三类可以计算得到PQ值公式: 式中出去FP与FN后,剩下的式子描述的是match的segmentation的平均IoU,加上FP与FN是为了惩罚match失败的分割实例...具体而言: (1)在matching部分,预测出为void的像素会被移出prediction并不参与IoU计算; (2)matching后,unmatched prediction按照一般情况会计算...但对于PQ计算而言: (1)matching部分不使用组标签,而是严格区分实例 (2)matching后,对于包含一部分相同类别像素点的unmatched predicted segments,这一部分将被去除并不视作

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    Python爬虫(十)_正则表达式

    给定一个正则表达式和另一个字符串,我们可以达到如下的目的: 给定的字符串是否符合正则表达式的过滤逻辑(“匹配”) 通过正则表达式,从文本字符串中获取到我们想要的特定部分(“过滤”) ?...matching string: 123456 position:(6,12) findall 方法 上面的match和search方法都是一次匹配,只要找到了一个匹配的结果就返回。...123.141593, 'bigcat', 232312, 3.15") #findall以列表形式 返回全部能匹配到的子串给result for item in result: print(item) 运行结果...string: 123456, position: (6, 12) matching string: 789, position: (13, 16) result2 matching string:...1, position: (3, 4) matching string: 2, position: (7, 8) split 方法 split方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表,它的使用形式如下

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    python正则表达式

    给定一个正则表达式和另一个字符串,我们可以达到如下的目的: 给定的字符串是否符合正则表达式的过滤逻辑(“匹配”) 通过正则表达式,从文本字符串中获取到我们想要的特定部分(“过滤”) ?...matching string: 123456 position:(6,12) findall 方法 上面的match和search方法都是一次匹配,只要找到了一个匹配的结果就返回。...123.141593, 'bigcat', 232312, 3.15") #findall以列表形式 返回全部能匹配到的子串给result for item in result: print(item) 运行结果...string: 123456, position: (6, 12) matching string: 789, position: (13, 16) result2 matching string:...1, position: (3, 4) matching string: 2, position: (7, 8) split 方法 split方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表,它的使用形式如下

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