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

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

收入囊中 在http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/25505315这里,我们已经学习了怎样利用反向投影和meanshift算法来在图像中查找给定模版图片的位置.meanshift针对的是单张图像,在连续图像序列的跟踪中.camshift(Continuously Adaptive Mean-SHIFT)是一种著名的算法.但在这里.我们先不讨论camshift,而是先讨论最简单的模版匹配. 模版匹配算法 opencv normalize

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

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

OpenCV 2.0函数释义列表 1.cvLoadImage:将图像文件加载至内存: 2.cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗口: 3.cvShowImage:在一个已创建好的窗口中显示图像: 4.cvWaitKey:使程序暂停,等待用户触发一个按键操作: 5.cvReleaseImage:释放图像文件所分配的内存: 6.cvDestroyWindow:销毁显示图像文件的窗口: 7.cvCreateFileCapture:通过参数设置确定要读入的AVI文件: 8.cvQueryFram

在使用opencv中的函数时,连续两次遇到函数找不到的问题,第一次查时按照他人说的包含进一个头文件后,果真还真解决了:然而第二次在调用cvInpaint函数时包含进对应头文件,编译通过但运行不成功还是未定义标识符.在网上搜了之后才真正理解了原因,某个函数找不到主要是由于debug和release库文件没有选择完全. 解决办法:先加入debug和release缺少的库文件后,然后再include进包含该函数声明的头文件即可调用.eg:cvInpaint找不到. 在配置属性的时候,在连接器->输入

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5070576.html 参考网址: http://stackoverflow.com/questions/7813376/rotate-cvmat-using-cvwarpaffine-offsets-destination-image  的plhn的回复 http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044 http://docs.open

原文:thinkphp模版调用函数方法 {变量|函数1|函数2|函数3=参数1,参数2,参数3,###} ###为第4个参数,代表变量替换为第4个参数 举例: {$username|substr=0,3}取标题中前3个字符 {$times|date='Y-m-d H:i:s',###}将times时间戳转换为日期格式 ================================================== 冒号执行函数的用法:输出方法并执行返回值 {:U('user/insert')

图像边缘检测--OpenCV之cvCanny函数 分类: C/C++ void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 ); image单通道输入图像.edges单通道存储边缘的输出图像threshold1第一个阈值threshold2第二个阈值aperture_sizeSobel 算子内核大小 (见 cvSobel). 函数 cvCa

图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读         分类:            图像处理            计算机视觉             2013-01-23 17:19     12031人阅读     评论(33)    收藏    举报     图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一文对GrabCut做了一个了解.OpenCV中的Gr

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); /

图像边缘检測--OpenCV之cvCanny函数 分类: C/C++ void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 ); image单通道输入图像.edges单通道存储边缘的输出图像threshold1第一个阈值threshold2第二个阈值aperture_sizeSobel 算子内核大小 (见 cvSobel). 函数 cvCa

多边形逼近,用嘴贴切的多边形标识 void approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed): InputArray curve:输入的点集 OutputArray approxCurve:输出的点集,当前点集是能最小包容指定点集的.draw出来即是一个多边形: double epsilon:指定的精度,也即是原始曲线与近似曲线之间的最大距离. bool closed:若为tr

re.math()函数 从源字符串的起始位置匹配一个模式 语法:re.match(pattern, string, flag) 第一个参数代表对应的正则表达式,第二个参数代表对应的源字符,第三个参数是可选参数,代表对应的标志位,可以放模式修正符等信息 #-*- codingn:utf-8 -*- import re string = "ipythonajsoasaoso" pattern = ".python." result = re.match(pattern,

opencv::卷积运算函数filter2D() 使用掩模板矩阵(kernel)计算每个像素值 与原图相比,没有黑边 int main(int argc, char** argv) { Mat srcImage = imread(STRPAHT2); //判断图像是否加载成功 if (srcImage.data) cout << "图像加载成功!" << endl << endl; else { cout << "图像加载失败!

没日没夜的改论文生活终于要告一段落了,比起改论文,学OpenCV就是一件幸福的事情.OpenCV的发展越来越完善了,已经可以直接使用BOW函数来进行对象分类了. 简单的通过特征点分类的方法:                                                                       一.train 1.提取+/- sample的feature,每幅图提取出的sift特征个数不定(假设每个feature有128维) 2.利用聚类方法(e.g K-me

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

模版继承.函数和类的调用 目录结构 lesson5.py # -*- coding:utf-8 -*- import tornado.web import tornado.httpserver import tornado.options import tornado.ioloop import util.ui_modules import util.ui_methods from tornado.options import define,options define('port', defa

================================== 前言:值的个数: cvCrossProduct:计算两个三维向量的向量积(叉积): cvCvtColor:将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间: cvDet:计算方阵的行列式: cvDiv:用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算: cvDotProduct:计算两个向量的点积: cvEigenVV:计算方阵的特征值和特征向量: cvFlip:围绕选定轴翻转: cvGEMM:矩阵乘法: cvGetCol:从一个数

regexp_extract 语法:    regexp_extract(string subject,  string pattern,  int index) 返回值: string 说明:  将字符串subject按照pattern正则表达式的规则拆分,返回index指定的字符. 第一参数:   要处理的字段 第二参数:    需要匹配的正则表达式 第三个参数: 0是显示与之匹配的整个字符串 1 是显示第一个括号里面的 2 是显示第二个括号里面的字段... 注意,在有些情况下要使用转义字符