#include <iostream>
#include "opencv/cv.h"
#include "opencv/cxcore.h"
#include "opencv/highgui.h"
using namespace std; #pragma comment ( lib,"opencv_highgui244.lib" )
#pragma comment ( lib,"opencv_core244.lib" )
#pragma comment ( lib,"opencv_imgproc244.lib" ) int main()
{
IplImage *src = cvLoadImage("src.jpg", 0);
IplImage *srcResult = cvLoadImage("src.jpg", 3); //用来显示
IplImage *templat = cvLoadImage("template1.png", 0);
IplImage *result;
if(!src || !templat)
{
cout << "打开图像失败"<< endl;
return 0;
}
int srcW, srcH, templatW, templatH, resultH, resultW;
srcW = src->width;
srcH = src->height;
templatW = templat->width;
templatH = templat->height;
if(srcW < templatW || srcH < templatH)
{
cout <<"原图不能比模板小" << endl;
return 0;
}
resultW = srcW - templatW + 1;
resultH = srcH - templatH + 1;
result = cvCreateImage(cvSize(resultW, resultH), 32, 1); //the 3rd parameter
cvMatchTemplate(src, templat, result, CV_TM_SQDIFF);
double minValue, maxValue;
CvPoint minLoc, maxLoc;
cvMinMaxLoc(result, &minValue, &maxValue, &minLoc, &maxLoc);
cvRectangle(srcResult, minLoc, cvPoint(minLoc.x + templatW, minLoc.y+ templatH), cvScalar(0,0,255));
cvNamedWindow("srcResult", 0);
cvNamedWindow("templat", 0);
cvShowImage("srcResult", srcResult);
cvShowImage("templat", templat);
cvWaitKey(0);
cvReleaseImage(&result);
cvReleaseImage(&templat);
cvReleaseImage(&srcResult);
cvReleaseImage(&src);
return 0;
}

opencv 单目标模板匹配(只适用于模板与目标尺度相同)的更多相关文章

  1. opencv::模板匹配(Template Match)

    模板匹配介绍 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 ...

  2. OpenCV-Python:模板匹配

    啥叫模板匹配 模板匹配就是在大图中找小图,也就说在一幅图像中寻找另一幅模板图像的位置: OpenCV使用 cv2.matchTemplate() 实现模板匹配. import cv2 import n ...

  3. halcon 模板匹配 -- 转化 vector_angle_to_rigid

    ********************************模板匹配 ********************create_shape_model创建模板,这个函数有许多参数,其中金字塔的级数由N ...

  4. opencv 模板匹配与滑动窗口(单匹配) (多匹配)

    1单匹配: 测试图片:   code: #include <opencv\cv.h> #include <opencv\highgui.h> #include <open ...

  5. opencv如何用模板匹配寻找目标

    首先使用: MatchTemplate 比较模板和重叠的图像区域 void cvMatchTemplate( const CvArr* image, const CvArr* templ, CvArr ...

  6. 机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-模板匹配(单目标匹配和多目标匹配)1.cv2.matchTemplate(进行模板匹配) 2.cv2.minMaxLoc(找出矩阵最大值和最小值的位置(x,y)) 3.cv2.rectangle(在图像上画矩形)

    1. cv2.matchTemplate(src, template, method)  # 用于进行模板匹配 参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配 ...

  7. 使用Opencv中matchTemplate模板匹配方法跟踪移动目标

    模板匹配是一种在图像中定位目标的方法,通过把输入图像在实际图像上逐像素点滑动,计算特征相似性,以此来判断当前滑块图像所在位置是目标图像的概率. 在Opencv中,模板匹配定义了6种相似性对比方式: C ...

  8. opencv学习之路(21)、模板匹配及应用

    一.模板匹配概念 二.单模板匹配 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> using namespace s ...

  9. Python+OpenCV图像处理(九)—— 模板匹配

    百度百科: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, ...

随机推荐

  1. 深度学习变革视觉计算总结(CCF-GAIR)

    孙剑博士分享的是<深度学习变革视觉计算>,分别从视觉智能.计算机摄影学和AI计算三个方面去介绍. 他首先回顾了深度学习发展历史,深度学习发展到今天并不容易,过程中遇到了两个主要障碍: 第一 ...

  2. P1439 【模板】最长公共子序列 LCS

    P1439 [模板]最长公共子序列 题解 1.RE的暴力DP O(n2) 我们设dp[i][j]表示,S串的第i个前缀和T串的第j个前缀的最长公共子序列. ◦          分情况: ◦      ...

  3. webstrom配置node语法提示

    一.mac下打开设置 二.输入node,找到node.js npm,勾选上对勾就好了. 第三.按住ctr,点击右键可以点进去就可以了.

  4. ASP.NET的IIS映射

    ASP.NET默认扩展名为.aspx,可是我们看到许多网站的扩展名很特别,比如校内的do.个性之余还可以实现简单的伪静态(即把后缀改为html) 不过相对URLRewriter来说,是有点简陋(只能改 ...

  5. Svn CleanUp failed–previous operation has not finished

    Svn CleanUp遇到错误,解决办法: 下载sqlite3.exe 放至要CleanUp的目录中, 命令行进入sqlite3.exe所在目录, 连接数据库 删除工作队列,(此时再CleanUp提示 ...

  6. 如何在 CentOS 里下载 RPM 包及其所有依赖包

    方法一.利用 Downloadonly 插件下载 RPM 软件包及其所有依赖包 默认情况下,这个命令将会下载并把软件包保存到 /var/cache/yum/ 的 rhel-{arch}-channel ...

  7. Servlet(1):基础概念/最简实例

    Servlet 生命周期(1) init()方法初始化Servlet对象  它在第一次创建Servlet时被调用,在后续每次不同用户请求时不再调用.(2) service()方法来处理客户端的请求  ...

  8. JAVA语言课堂测试01源代码(学生成绩管理系统)

    package 考试; /*信1807-8 * 20183798 * 向瑜 */ import java.util.Scanner; //ScoreInformation 类 class ScoreI ...

  9. SpringCloud学习(一)服务的注册与发现Eureka(Finchley版本)

    创建服务注册中心 在这里,我还是采用Eureka作为服务注册与发现的组件. 首先创建一个空项目 首先创建一个空项目,再创建一个maven项目,首先创建一个主Maven工程,在其pom文件引入依赖,sp ...

  10. Origin

    1.简单的使用 http://wenku.baidu.com/link?url=K1ThI9a-Ws_Rk28K28kBEc9uNRN7k4vHV4pxfieMCaLeA4rGotRAnk8fxCUm ...