基于VS2010+ OpenCV2.代码可以读入视频,也可以读摄像头,两者的选择只需要在代码中稍微修改即可.对于视频来说,运行会先显示第一帧,然后我们用鼠标框选要跟踪的目标,然后跟踪器开始跟踪每一帧.对摄像头来说,就会一直采集图像,然后我们用鼠标框选要跟踪的目标,接着跟踪器开始跟踪后面的每一帧.具体代码如下: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; // Global variables Re

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

模板匹配是机器视觉工业现场中较为常用的一种方法,常用于定位,就是通过算法,在新的图像中找到模板图像的位置.例如以下两个图像.   这种模板匹配是最基本的模板匹配.其特点只是存在平移旋转,不存在尺度变化,同时光照变化不大.这样很适合常规的灰度模板匹配.但是利用opencv不太好解决角度的问题,同时速度上也达不到工业需求,因此,halcon的用途就来了.下面我详细介绍模板匹配的过程: 1 首先是选择区域.也就是ROI.我们先建一个矩形区域,以矩形的中点作为参考点. //矩形区域 gen_rectan

简单几何图像一般包含点.直线.矩阵.圆.椭圆.多边形等等.首先认识一下opencv对像素点的定义. 图像的一个像素点有1或者3个值.对灰度图像有一个灰度值,对彩色图像有3个值组成一个像素值.他们表现出不同的颜色. 那么有了点才干组成各种多边形. (一)首先绘制直线 函数为:cv2.line(img,Point pt1,Point pt2,color,thickness=1,line_type=8 shift=0) 有值的代表有默认值.不用给也行.能够看到这个函数主要接受參数为两个点的坐标,线的颜

Atitit opencv模板匹配attilax总结 找一幅图像的匹配的模板,可以在一段视频里寻找出我们感兴趣的东西,比如条形码的识别就可能需要这样类似的一个工作提取出条形码区域(当然这样的方法并不鲁棒).而OpenCV已经为我们集成好了相关的功能.函数为matchTemplate. 所谓模板匹配就是在一幅图像中寻找和模板图像(patch)最相似的区域.该函数的功能为,在输入源图像Source image(I)中滑动框,寻找各个位置与模板图像Template image(T)的相似度,并将结果保

模板匹配在工业中经常有两个用途,一模板匹配进行产品定位,二根据匹配度来判断是OK的产品还是NG的产品.我用OPENCV做了个模板匹配定位的DEMO. (1)点击打开图像按钮打开一幅图像 (2)点击定义模板就行拖动橡皮条进行模板设置 (3)模板定义好后就可以再打开其他图像进行模板匹配定位了 附图如下:

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

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12966.html 记得把这几点描述好咯:代码实现过程 + 项目文件结构截图 + 演示效果 1.准备工作 1.1 训练集和测试集准备 先将数据集手动划分成训练集和测试集,并分好类,比如第一类就放在文件夹名为0的文件夹下,第二类就是1,如此类推. 当前程序只能处理10类以下车标,因为当前程序逻辑不支持10以上的数字识别(具体可以仔细看下代码) 所有训练集的图片放在train文件夹中,测试集放在test文件夹下.最终的文件树

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 本篇主要总结一下缺陷检测中的定位+差分的方法.即用形状匹配,局部变形匹配去定位然后用差异模型去检测缺陷. 模板匹配(定位)+差分 整体思

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

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

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

2017年9月22日 BY 蓝鲸 LEAVE A COMMENT 本篇文章介绍使用Python和OpenCV对图像进行模板匹配和识别.模板匹配是在图像中寻找和识别模板的一种简单的方法.以下是具体的步骤及代码. 首先导入所需库文件,numpy和cv2. Source code     #导入所需库文件 import cv2 import numpy as np 然后加载原始图像和要搜索的图像模板.OpenCV对原始图像进行处理,创建一个灰度版本,在灰度图像里进行处理和查找匹配.然后使用相同的坐标在

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

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

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

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("

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

Atitit opencv 模板匹配 1.1. 图片1 1.2. Atitit opencv 模板匹配  6中匹配算法貌似效果区别不大1 1.3. 对模板缩放的影响 一般的缩放可以,太大了就歇菜了..2 1.4. Code2 1.1. 图片 1.2. Atitit opencv 模板匹配  6中匹配算法貌似效果区别不大 //创建于原图相同的大小,储存匹配度 Mat result = Mat.zeros(source.rows(),source.cols(),CvType.CV_32FC1); /

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. OpenCV中提供了六种常见的匹配算法如下: 1.计算平方不同 2.计算相关性 3.计算相关系数 模板匹配介绍 – 匹配算法介绍 1.计算归一化平方不同 2.计算归一化相关性 3.计算归一化相关系数 matchTempla