本文将介绍使用OpenCV实现多角度模板匹配的详细步骤 + 代码。（来源公众号：OpenCV与AI深度学习）
这里说的模板是我们已知的小图像，模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标。模板就是我们已知的在图中要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。
某次测试中遇到了汉字点选的验证码，看着很简单，尝试了一下发现有两种简单的识别方法，终于有空给重新整理一下，分享出来。
OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉，读者朋友可以更好的学习了解OpenCV相关细节。教程来自objectdetection.cn。
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()
原文地址：https://www.pyimagesearch.com/2015/01/26/multi-scale-template-matching-using-python-opencv/
这是一个相对好玩的，你可以利用图像识别做很多事情，但是这种模板匹配的方法是相对比较笨的方法，对于我正在学习的神经网络所实现的图像识别来说，模板匹配的健壮性不是很好，不过还是有很多事情可以用模板匹配做到的。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 OpenCV中的模板匹配 OpenCV中的模板匹配是支持基于NCC相似度查找的，但是不是很好用，一个主要的原因是查找最大阈值，只能匹配一个，自己比对阈值，又导致无法正确设定阈值范围，所以问题很多。于是我重新写了纯Python版本的NCC图像模板匹配的代码实现了一个Python版本的，简单易用，支持多尺度，跟多进程并行！ 主要思想 主要是基于NCC实现的像素相似度计算，这个OpenCV官方的模板匹配也有这中方式像素相似度
则运行接下来的demo代码，检测结果将如下：（截图中蓝色箭头所指的红色方框即为程序所匹配并绘制的）
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
OpenCV中的模板匹配是支持基于NCC相似度查找的，但是不是很好用，一个主要的原因是查找最大阈值，只能匹配一个，自己比对阈值，又导致无法正确设定阈值范围，所以问题很多。于是我重新写了纯Python版本的NCC图像模板匹配的代码实现了一个Python版本的，简单易用，支持多尺度，跟多进程并行！
这是一篇来自PyImageSearch的Adrian Rosebrock的博客，他的博客内容包括计算机视觉，图像处理和建筑图像搜索引擎等。
假设你是一名在超市工作的员工，被要求在商店里四处走动，检查需要重新进货的货架。但是，超市有时会有多个区域来存放一种特定的产品，所以要跟踪购物者购买产品的确切位置并不容易。最重要的是，报告库存的空货架空间可能非常耗时，而且总是存在人为缺陷的可能性。这就是通过计算机视觉识别空的货架空间可能会派上用场的地方。
导语 在客户端自动化中，如果需要对UI进行操作，控件识别和操作是最基础的能力。在windows标准控件中，我们可以通过FindWindow来找到窗口，FindWindowEx来找到子窗口和按钮，在selenium测试web页面，我们通过find_element_by_xpath、find_element_by_css_selector、find_element_by_id等等来找到页面元素。但是，在大多数应用程序中使用的都是非标准的控件，无法通过FindWindowEx来找到某个按钮，也无法通过某个ID来找
在opencv 中，有一个模板匹配的方法，详细原理可以看这篇文章：https://docs.opencv.org/4.5.4/de/da9/tutorial_template_matching.html。
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
OpenCV中自带的模板匹配算法，完全是像素基本的模板匹配，特别容易受到光照影响，光照稍微有所不同，该方法就会歇菜了！搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心，一用该方法马上很伤心，悲喜交加，充分感受到了理想与现实的距离，不过没关系，这里介绍一种新的模板匹配算法，主要是基于图像边缘梯度，它对图像光照与像素迁移都有很强的抗干扰能力，据说Halcon的模板匹配就是基于此的加速版本，在工业应用场景中已经得到广泛使用。
本文将重点介绍 OpenCV带掩码(mask)的模板匹配使用技巧与演示。（来源公众号：OpenCV与AI深度学习）
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【OpenCV入门】系列。新的一年文章的内容进行了很大的完善，主要是借鉴了更多大神的文章，希望让小伙伴更加容易理解。如果小伙伴觉得有帮助，请点击一下文末的“好看”鼓励一下小白。
本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点，全部掌握，OpenCV 入门阶段就顺利通过了。
这个项目前前后后筹备了有半年时间了，现在终于可以和大家见面了。虽然还没有完全开发完毕，但大家已经可以学起来了。本篇是对降龙项目所做的一个详细的介绍。
是的，不过如此，已经有道友发出这样的睥睨感，所以想要体会这种感觉的道友可以加入本派，共至大承境界。
主要涉及到了OpenCV的模板匹配和边缘检测技术，以及Android开发调试工具ADB。
Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具，也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。主要包含了三部分：Airtest IDE、Airtest（用截图写脚本）和 Poco（用界面UI元素来写脚本）。来自Google的评价：Airtest 是安卓游戏开发最强大、最全面的自动测试方案之一。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读，加深对图像识别原理的理解（公众号贴出的代码显示不全仅供参考，详细代码可以在git
模板匹配是一种搜索和寻找模板图像在大图像中的位置的方法。OpenCV为这个目的提供了一个函数cv.matchTemplate()。它只是将模板图像在输入图像上滑动（如二维卷积），并比较模板和模板图像下的输入图像补丁。OpenCV中实现了几种比较方法。(你可以查看文档以了解更多细节） 它返回一个灰度图像，其中每个像素表示该像素的邻近区域与模板的匹配程度。
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。 今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。 01 产品功能/使用 工业质检主要指标问题
目标检测是图像处理的重要组成部分。自动驾驶汽车必须检测车道，路面，其他车辆，人，标志和信号等。我们生活在一个动态的世界中，一切都在不断变化。对象检测的应用无处不在。
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。
匹配函数返回的是一副灰度图，最白的地方表示最大的匹配。使用cv2.minMaxLoc()函数可以得到最大匹配值的坐标，以这个点为左上角角点，模板的宽和高画矩形就是匹配的位置了：
【OpenCV学堂】原创文章作者 贾志刚 推出 OpenCV Python系列视频教程，全套视频教程基于OpenCV Python语言API讲述，简单易学，内容翔实，满满干货！是入门计算机视觉与人工智能的最佳选择。整套教材分为三部分，由浅入深、循序渐进，课程主讲老师-贾志刚
人脸识别技术作为一种生物识别技术，在过去几十年中经历了显著的发展。其发展可以分为几个主要阶段，每个阶段都对应着特定的技术进步和应用模式的变化。
经由前两期的介绍，对于「跳一跳」自动化的实现，基本差不多了。 本期就来完整的跑一遍，快乐学习。 1. OpenCV：模板匹配。 获得小跳棋中心位置 2. OpenCV：边缘检测。 获得下
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的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。
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
微信上有个OpenCV研习社的会员告诉运行模板匹配的代码会程序崩溃，无法执行，还给我发了截屏，我建议他先debug，过了一会儿他告诉我说：“发现imshow这句代码有问题”，我感觉很奇怪，就让他把整个工程文件都发我啦，我今天下午的时候打开看了一下他的代码，发现没有什么问题，我一运行的时候就得到下面的错误：
为了区分形状 ，我将通过观察背景的形状来获得其轮廓。 然后我会使用angular点检测algorithm（例如Harris）来检测angular点的数量。 一个三angular形有三个angular落，一个正方形的四个，还有一个笑脸没有。 这是一个用Scipy进行哈里斯angular点检测的python 实现 。
最近，微信跳一跳小游戏迅速走红并且在朋友圈刷屏，游戏的规则很简单，就是控制一个小矮子再各个墩子上跳来跳去。由于游戏比较简单，一时间大家都玩起来了，这也带动了一些作弊的产生。Android和iOS的小程
自从加入学习圈「3D视觉技术」以来，与小伙伴们一起讨论交流了近200多个学术问题，每每遇到一些令我难以回答的问题，我都会为自己学识有限而深感焦虑。好在圈里有很多热心的小伙伴总能在我「危难」之时，替我补充回答，并且每每补充回答总是让我惊叹不已。在此深表感谢。
深度学习对于图像的分析、识别以及语义理解具有重要意义。“图像分类”、“对象检测”、“实例分割”等是深度学习在图像中的常见应用。为了能够建立更好的训练数据集，我们必须先深入了解基本的图像处理技术，例如图像增强，包括裁剪图像、图像去噪或旋转图像等。其次基本的图像处理技术同样有助于光学字符识别（OCR）。
这里没有找到较好的实例图片，所以仍使用上一篇文章中的图片，截取如下两部分ROI作为待拼接图像。
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。OpenCV提供matchTemplate()方法来实现模板匹配功能。模板匹配结果返回的是灰度图像，其中每个像素表示该像素的邻域与模板匹配程度。假设输入图像的大小（W * H），模板图像的大小为（w * h），则输出图像的大小将为（W - w + 1，H - h + 1）。获得结果后，可以使用minMaxLoc()方法查找最大/最小值位置，并将其作为矩形的左上角，以（w，h）作为矩形的宽度和高度来确定模板匹配到的区域。
相位相关（phase correlate）可以用于检测两幅内容相同的图像之间的相对位移量。可用于对齐图像，不具备光照不变性。它是基于傅立叶变换的位移定理：一个平移过的函数的傅立叶变换仅仅是未平移函数的傅立叶变换与一个具有线性相位的指数因子的乘积，即空间域中的平移会造成频域中频谱的相移。它的公式定义为：设二维函数（图像）f(x,y)的傅立叶变换为F(u,v)，即DFT[f(x,y)]=F(u,v)，如果f(x,y)平移(a,b)，则平移后的傅立叶变换为：
1、创建模型的Optimization选项模拟（2022.5.16日）
本文仅为个人学习使用,使用python中的opencv库进行图像模板匹配，如有不对,还望指正
对于二维图形，Log-polar 转换表示从笛卡尔坐标到极坐标的变化，广泛应用在计算机视觉中。此函数模仿人类视网膜中央凹视力，并且对于目标跟踪等可用于快速尺度和旋转变换不变模板匹配。
2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》，这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了，在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来，同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头，因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景，读者在学完之后很难直接上手开始做项目，所以把第二本书定位为工程实战书籍类型，可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架，Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下，解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发，图像与视频分析处理，文本处理等Androd开发者经常遇到问题，考虑这些真实需求，本着从易到难的原则，列出了提纲，得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持，于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
