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。 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)和一个待检测的图像(原图像)。...这里主要涉及OpenCV的cv2.matchTemplate()和cv2.minMaxLoc()函数。 第一个函数作用是在模板和输入图像之间寻找匹配，获得匹配结果图像。...其中模板匹配算法有以下六种。...第一张为模板图像，第二张为待检测图像。 下面使用OpenCV的两个函数，来实现模板匹配。
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...为此，OpenCV带有一个函数**cv.matchTemplate**()。 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和输入图像的拼图。...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）。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。...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。...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。
介绍 模板匹配是一个图像处理问题，当对象的姿势（X、Y、+）未知时，它使用模板图像在另一个搜索图像中查找其位置。在这篇文章中，我们实现一个算法，该算法使用对象的边缘信息来识别搜索图像中的对象。...背景 由于模板匹配的速度和可靠性问题，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。...此外，该算法的计算成本很高，因为它需要计算模板图像中所有像素与搜索图像之间的相关性。 基于特征的方法：在图像处理领域采用几种基于特征的模板匹配方法。...编译示例代码 我们使用 OpenCV 2.0 和 Visual studio 2008 来开发此代码。要编译示例代码，我们需要安装 OpenCV。 OpenCV可以从这里免费下载。...我们使用 OpenCV 函数来查找这些值。
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 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 method 指定损失函数计算方法 损失函数 method...image.png 示例引用 out_v = cv2.matchTemplate(image, template, cv2.TM_CCORR_NORMED) 参考资料 https://docs.opencv.org
halcon中的形状匹配具有良好的鲁棒性，稳定，准确，快速的特点。opencv中虽然也有形状匹配算法，但是，是基于七阶不变矩来计算轮廓相似度，具有旋转缩放不变性。...下面说下实现带旋转和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和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。所用模板的旋转和缩放系数，就对应搜索图像中目标的旋转和缩放。
C++代码： #include <opencv2/opencv.
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 采用模板和图像间的乘法操作 最好匹配是较大的数,最坏的匹配效果为0 ?...单从此次测试结果来看标准平方差匹配效果好一点 参考资料 [1] python+opencv3.3视频教学 基础入门: https://www.bilibili.com/video/BV1QW411F7e7
OpenCV 实现了图像平移模板匹配的功能，封装在函数接口 matchTemplate 中，本文解析该功能的实现源码。...highlight=matchtemplate#cv2.matchTemplate 例程选取 之前我们记录过模板匹配函数用法，损失函数分为 差值平方和，相关度，去均值相关度 三种，并且每种损失可以选择是否归一化...（大图），T 表示模板图像（小图），w,h 表示模板宽高，计算公式： 图片 源码解析 生成内积图 几种损失函数最核心的计算都离不开模板在原图中的卷积运算，因此所有模板匹配都预先计算好了卷积图 这部分运算在...至于其中的原理就不得而知了，但是他做的事情是加速了卷积的运算速度，得到了卷积结果，存在 result 变量中 计算 CCOEFF_NORMED 损失 不考虑 mask 的情况下，OpenCV 模板匹配核心用的是...common_matchTemplate 函数 我们定义待匹配的单通道图像（大图）为 I，模板单通道图像（小图）为 T，宽度W，高度H，均值 Mean，标准差 Std 变量会带下标，例如： W_T 表示模板图像的宽度
什么是模板匹配？ 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。...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。...模板匹配原理 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。只是这个匹配度的计算有讲究。 ?...模板匹配结果 源码 https://github.com/onlyloveyd/LearningAndroidOpenCV
背景概述 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。...然后对输入的图像进行Sobel梯度图像之后，根据模型信息进行匹配，这样的好处有两个： 梯度对光照有很强的抗干扰能力，对模板匹配的抗光照干扰 基于梯度匹配，可以对目标图像上出现的微小像素迁移进行抵消。...改进： 不需要全局匹配，可以对目标图像先做一个小梯度阈值，然后再进行匹配，提升速度、构造目标图像金字塔，实现多分辨率模板匹配支持！ 觉得不错点【好看】支持一下！
本文转自：OpenCV研习社 背景概述 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。...然后对输入的图像进行Sobel梯度图像之后，根据模型信息进行匹配，这样的好处有两个： 梯度对光照有很强的抗干扰能力，对模板匹配的抗光照干扰 基于梯度匹配，可以对目标图像上出现的微小像素迁移进行抵消。...改进： 不需要全局匹配，可以对目标图像先做一个小梯度阈值，然后再进行匹配，提升速度、构造目标图像金字塔，实现多分辨率模板匹配支持！ 觉得不错点【好看】支持一下！
今天，我们将继续学习图像的新知识--图像模板匹配。...一、模板匹配 首先，我们从模板匹配的字义出发，模板顾名思义就是事先存在一个模板（图像或数据），然后利用这个模板进行下一步工作，匹配可以理解为比对的意思，因此，连起来就是事先有一个模板然后用这个模板与别的图像进行比对...，这个尺寸用于在后期的匹配成功后在原始图像中绘制矩形，紧接着，调用cv2.matchTemplate（）函数进行模板匹配，第一第二两个参数是原始图像和模板图像，匹配的方式是第三个参数，这里我们选择了cv2...cv2.rectangle（）函数绘制矩形框选匹配到的模板了。...1.3 效果演示 (可以看到，以上图像中我们的模板图像已经匹配成功，nice !)
左边是顺嫔和皇上的照片，裁剪出顺嫔妾的脸，用模板匹配对原图匹配 ? 选择匹配的三种方法效果如下，代码在最后 ? 网上剽窃的图： ?...具体方法计算公式： 下面是opencv手册的， T是匹配图， I是原图， R 是结果 结果也是这个函数返回值 这是打印出result的值，下面一张图是计算公式，通过公式也可以知道匹配程度在什么情况下最好...返回后咱们需要最值的位置，也即坐标 （x,y），然后根据模版（匹配的图片）宽高找到原图（x,y）对角线上另外一点 通过对角线画矩形，在原图标记 import cv2 as cv import numpy
理论 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。...这个矩形就是你的模板区域。 注意:如果你使用cv.TM_SQDIFF作为比较方法，最小值可以得到最好的匹配。 OpenCV中的模板匹配 这里，作为一个例子，我们将在梅西的照片中搜索他的脸。...多对象的模板匹配 在上一节中，我们在图像中搜索Messi的脸，这在图像中只出现了一次。假设你在搜索一个有多次出现的物体，cv.minMaxLoc()不会给你所有的位置。
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 4中提供了用于图像模板匹配的函数matchTemplate()，该函数能够实现模板匹配过程中图像与模板相似性的计算，在代码清单4-12中给出了函数原型。...函数第四个参数是滑动窗口与模板相似性系数的计算方式，OpenCV 4提供了多种计算方法，所有可以选择的标志参数在表4-3中给出，接下来对每一种方法进行详细介绍。...代码清单4-13 myMatchTemplate.cpp图像的模板匹配 1. #include 2.
模板匹配介绍 我们需要2幅图像： 原图像 (I): 在这幅图像里,我们希望找到一块和模板匹配的区域 模板 (T): 将和原图像比照的图像块 ?...模板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。...所以模板匹配首先需要一个模板图像T（给定的子图像） 另外需要一个待检测的图像-源图像S 工作方法，在带检测图像上，从左到右，从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，两者相同的可能性越大。...模板匹配原理 我们的目标是检测最匹配模板的原图像的区域: ? 为了确定匹配模板区域, 我们不得不滑动模板图像和原图像进行比较 : ?...mask：可选的掩模 模板匹配介绍 – 匹配算法介绍： OpenCV中提供了六种常见的匹配算法如下： 计算平方不同 ： 计算出来的值越小，越相关 TM_SQDIFF = 0 ?
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计算支持，它的公式描述如下： 就是参照这个公式，然后基于OpenCV提供的积分图计算函数，实现了NCC...代码实现 我把整个部分搞成了一个类，调用的方法主要是run_match,就可以直接运行，完成模板匹配。...大体的功能跟OpenCV实现的模板匹配功能比较相似，改进的地方就是比较方便的实现多个对象匹配的直接输出Box框。
OpenCV常用图像拼接方法(二) ：基于模板匹配的图像拼接。基于模板的图像拼接特点和适用范围：图像有重合区域，且待拼接图像之间无明显尺度变化和畸变。常用实例：两个相邻相机水平拍摄图像拼接。...优点：简单、快速(相比于SIFT特征匹配拼接)。 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。 ? 待拼接图①： ?...思路：在图①中截取部分公共区域ROI作为模板，利用模板在图②中匹配，得到最佳匹配位置后计算X和Y方向需要平移的像素距离，将图②对应的拼接到大图中。如下，模板为青色区域： ?...部分代码和效果如下： // Image_Stitch_With_Matchtemplate.cpp // 环境VS2017 + OpenCV4.4.0 // 功能：基于模板匹配的图像拼接 // 特点：...图像有重合区域，且待拼接图像之间无明显尺度变换和畸变 #include "pch.h" #include #include using
导读 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） 背景介绍 熟悉OpenCV的朋友肯定都知道OpenCV自带的模板匹配matchTemplate方法是不支持旋转的，也就是说当目标和模板有角度差异时匹配常常会失败...使用金字塔下采样，将模板和待匹配图均缩小后匹配；加大匹配搜寻角度的步长，比如从每1°匹配一次改为每5°匹配一次等。 实现步骤： 【1】旋转模板图像。...看下面链接文章介绍： 实战 | OpenCV带掩码(mask)的模板匹配使用技巧与演示(附源码) ② 旋转时不放大目标图像尺寸，剔除黑边剩余部分做mask来匹配。 【2】图像金字塔下采样。...模板匹配详细使用说明： https://docs.opencv.org/4.x/df/dfb/group__imgproc__object.html#ga586ebfb0a7fb604b35a23d85391329be
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...import cv2 as cv def template_matching(img_match, img, arithmetic_model): ''' 【作用】 进行图片模板匹配...【参数1】 模板图片 【参数2】 进行匹配的图片 【参数3】 算法模型 【返回】 无 '''...# 进行模板匹配 result = cv.matchTemplate(img, img_match, arithmetic_model) # 获取最小最大匹配值，还有对应的坐标...公式如下： ③ CV_TM_CCORR【相关匹配】 相关匹配：CV_TM_CCORR 利用模板和图像间的乘法操作。 特点： 系数越高匹配效果越好，最小值 0。
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