模板匹配的作用在图像识别领域作用可大了.那什么是模板匹配? 模板匹配,就是在一幅图像中寻找另一幅模板图像最匹配(也就是最相似)的部分的技术. 说的有点抽象,下面给个例子说明就很明白了. 在上面这幅全明星照中,我们想找出姚明头像的位置,并把它标记出来,可以做到吗? 可以,这就是模板匹配的要做的事情. 其实模板匹配实现的思想也是很简单很暴力的,就是拿着模板图片(姚明头像)在原图(全明星照)中从左上至右下依次滑动,直到遇到某个区域的相似度低于我们设定的阈值,那么我们就认为该区域与模板匹配了,也就是我们

一:课程介绍 1.1:学习目标 学会用imread载入图像,和imshow输出图像. 用nameWindow创建窗口,用createTrackbar加入滚动条和其回调函数的写法. 熟悉OpenCV函数matchTemplate并学会通过该函数实现模板匹配. 学会怎样将一副图片中自己感兴趣的区域标记出来 1.2:什么是模板匹配? 在一副图像中寻找和另一幅图像最相似(匹配)部分的技术. 1.3:案例展示 输入有两幅图像一副是 template.jpg 另一幅是 original.jpg .匹配完成的

OpenCV 学习笔记(模板匹配) 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一.这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否"相似",当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标. 在 OpenCV 中,提供了相应的函数完成这个操作. matchTemplate 函数:在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像 minMaxLoc 函数:在给定的矩阵中寻找最大和最小值,并给出它们的位置 在具体介绍这两个函数之前呢,我们还要介绍一个概念,就是如何来评价两

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,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. 简单来说,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. 工作原理: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. 代码如下: #模板匹配 imp

minMaxLoc函数: void minMaxLoc( const Mat& src, double* minVal, double* maxVal=0, Point* minLoc=0, Point* maxLoc=0, const Mat& mask=Mat() ); 说明: 1 minMaxLoc寻找矩阵(一维数组当作向量,用Mat定义) 中最小值和最大值的位置. 2 参数若不需要,则置为NULL或者0,即可. 3 minMaxLoc针对Mat和MatND的重载中 ,第5个参数是可

模板匹配最适用于工业场合(在一张图片中识别特定的工件图) 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(target)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. 简单来说,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. 工作原理: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

1.模板匹配 模板匹配是在图像中寻找目标的方法之一.Come On, Boy.我们一起来看看模板匹配到底是怎么回事. 参考链接:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/05/MatchTemplate.htm

一.介绍 1.模板匹配 通俗讲就是以图找图,通过图中的一部分来找它在图中的位置(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). 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. 2.作用有局限性 必须在指定的环境下,才能匹配成功,是受到很多因素的影响,所以有一定的适应性 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

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: CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法:计算图像像素间的距离之和,最好的匹配是0,值越大,是目标的概率就越低.     CV_TM_CCORR 相关匹配法:一种乘法操作:数值从小到大,匹配概率越来越高.     CV_TM_CCOEFF 相关系数匹配法:从-1到1,匹配概率越来越高.     CV_T

什么是模式识别? 它指的是,对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析,从而达到对事物或现象进行描述.辨认.分类和解释的目的. 我们之所以可以很快辨别猫是猫.O不是0,就是因为在我们大脑中已经给猫的做了一个抽象,给O和0做了区分,这样我们才不用每次都重新靠思考和计算理解这到底是不是猫.这个在大脑中的抽象就是模式识别. 模式识别和机器学习的区别在于:前者喂给机器的是各种特征描述,从而让机器对未知的事物进行判断:后者喂给机器的是某一事物的海量样本,让机器通过样本来自己发现特征,最后去判断某些未知

目录: (一)原理 (二)代码实现和几种常见的模板匹配算法 正文: (一)原理 在待检测图像上,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. 作用有局限性,必须在指定的环境下,才能匹配成功,是受到很多因素的影响,所以有一定的适应性.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

1单匹配: 测试图片:   code: #include <opencv\cv.h> #include <opencv\highgui.h> #include <opencv\cxcore.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> /* 模板匹配法 --图片查找 滑动窗口的原理 用等大小的模板窗口在范围中进行滑动 然后查找匹配 */ int main(int argc, char* argv[]){ Ip

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 numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('lena.jpg', 0) template = cv2.imread('face.jpg', 0) h, w = template.shape[:2] # rows-

参考文档:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html#id2 最近一直在做一个logo检测的项目,检测logo的有无,接触到模板匹配.模板匹配虽然精度不高,但选择恰当的方法,设置合适的阈值也能起到一定作用.有的时候我们还能用模板匹配来定位.下面对模板匹配进行一个总结. 模板匹配:模板匹配是一项在一幅图像

注:很抱歉,忘记从转载链接了,作者莫怪.... 基于HALCON的模板匹配方法总结 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载.

一.模板匹配概念 二.单模板匹配 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { Mat temp=imread("E://mu.jpg"); Mat src=imread("E://lena.jpg"); Mat dst=src.clone(); imshow("

在机器视觉应用中,经常需要对图像进行仿射变换.1.在基于参考的视觉检测中,由于待检图像与参考图像或多或少都会存在几何变化(平移.旋转.缩放等),所以在做比较之前一般都要对待检图像进行仿射变换以对齐图像.2.要进行仿射变换,必须先获取变换矩阵,形状匹配是获取变换矩阵的一种高效的方法.3.Halcon的如下几个函数是专门用于计算变换矩阵的:vector_angle_to_rigid :Compute a rigid affine transformation from points and angl

转载链接:     http://blog.csdn.net/b108074013/article/details/37657801 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这

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度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret)  # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位

halcon软件最高效的一个方面在于模板匹配,号称可以快速进行柔性模板匹配,能够非常方便的用于缺陷检测.目标定位.下面以一个简单的例子说明基于形状特征的模板匹配.      为了在右图中,定位图中的三个带旋转箭头的圆圈.注意存在,位置.旋转和尺度变化. 上halcon程序 * This example program shows how to find scaled and rotated shape models. dev_update_pc ('off') dev_update_window