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C++ OpenCV模版匹配

模版匹配 模板匹配(TemplateMatching)就是在一幅图像中寻找和模板图像(template)最相似的区域,该方法原理简单计算速度快,能够应用于目标识别,目标跟踪等多个领域。 ?...模版匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域 模版匹配必须要有一个模版图像T(给定的子图像),还需要一个待检测的图像S(源图像) 在待检测的图像上,从左到右,从上到下计算模版图像与重叠子图像的匹配度...OutputArray result,int method ); Image //源图像 Templ //模板图像 Result //输出结果 必须是单通道32位浮点数,假设源图像WxH,模版图像...,而有些方法返回的值越小表示匹配程度越好 关于参数 method: CV_TM_SQDIFF平方差匹配法:该方法采用平方差来进行匹配;最好的匹配值为0;匹配越差,匹配值越大。...模版匹配 因为方法有六种,我们在图像上加了个TrackBar,再定义一个方法用于实现TrackBar的事件 ? ? 然后是实现Match_Void的方法 ? ? ? 运行后的效果 ?

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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和查找模板图像位置的方法...它返回一个灰度图像,其中每个像素表示该像素的邻域与模板匹配的程度。 如果输入图像的大小为(WxH),而模板图像的大小为(wxh),则输出图像的大小将为(W-w + 1,H-h + 1)。...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: ?...'cv.TM_SQDIFF_NORMED'] for meth in methods: img = img2.copy() method = eval(meth) # 应用模板匹配...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,该脸在图像中仅出现一次。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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