通常,随着从简单的测量(平方差)到更复杂的测量(相关系数),可以获得越来越准确的匹配,然而,这同时也会以越来越大的计算量为代价.比较科学的方法是对所有这些方法多次测试实验,以便为自己的应用选择同时兼顾速度和精度的最佳方案

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

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); /

阅读OReilly.Web.Scraping.with.Python.2015.6笔记---找出网页中所有的href 1.查找以<a>开头的所有文本,然后判断href是否在<a>里面,如果<a>里面有href,就像<a href=" " >,然后提取href的值. from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup html = urlopen("ht

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from cv2 import COLOR_BGR2GRAY def main(): # 读取原图 img_rgb = cv2.imread("d:/img-src.png") # 转为灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, COLOR_BGR2GRAY) # 读取模版图 template = cv2

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

http://bbs.chinaunix.net/thread-1680208-1-1.html 如何找出 python list 中有重复的项 http://www.cnblogs.com/feisky/archive/2012/12/06/2805251.html 比较容易记忆的是用内置的setl1 = ['b','c','d','b','c','a','a']l2 = list(set(l1))print l2 还有一种据说速度更快的,没测试过两者的速度差别l1 = ['b','c','d

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

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

模板匹配功能介绍的很好的一篇博客:https://www.cnblogs.com/XJT2018/p/9934139.html 就如上述博客所言:“若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效.” 具体在测试铭牌识别时,几次测试内,就发现精度非常不可靠.哪怕是从原图中截取一个子图,只要图像大小发生变化,最大匹配相似度也就0.3多,而该子图与其他图片的相似度就发现有超过0.4的. 总结:该功能,受限太多.

需求: 快速的获取一个列表中最大/最小的n个元素. 方法: 最简便的方法是使用heapq模组的两个方法nlargest()和nsmallest(),例如: In [1]: import heapqIn [2]: nums = [1, 0, -23, 45, 34, -11, 0, 2, 99, 103, -78]In [3]: print(heapq.nlargest(3, nums))[103, 99, 45]In [4]: print(heapq.nsmallest(3, nums))[-7

生物信息:找出基因,生物学家使用字母A.C.T和G构成的字符串建模一个基因组.一个基因是基因组的子串,它从三元组ATG后开始在三元组TAG.TAA或TGA之前结束.此外,基因字符串的长度是3的倍数,而且基因不包含三元组ATG.TAG.TAA和TGA.编写程序提示用户输入一个基因组,然后显示基因组里的所有基因.如果在输入序列中没有找到基因,那么程序显示“no gene is found” s=input('Please input the Gene String:\r\n') endsplit=[

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

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> #include <math.h> #ifdef _DEBUG #pragma comment ( lib,"opencv_highgui244d.lib" ) #pragm

https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_imgproc/py_template_matching/py_template_matching.html 图片中找人游戏 https://machinelearningmastery.com/using-opencv-python-and-template-matching-to-play-wheres-waldo/ template和原图不同分辨率,查找 https://www.pyi

代码: import geocoder g = geocoder.ip('me') print(g.latlng) # 经纬度 print(g.city) # 所在城市 输出: C:\Users\horn1\Desktop\python\49-geo>python geo.py [38.9122, 121.602] Dalian 参考资料:https://blog.csdn.net/hailangnet/article/details/53287585 很可惜其它的API都报: Status c

#如'abbcc','abbdd' 找到abba='abbcc'b='abbdd'from difflib import *s=SequenceMatcher(None,a,b)m=s.find_longest_match(0,len(a),0,len(b))print a[m.a:m.a+m.size]

# 方法一 利用max min 函数. 注意这里max min 分别都是功能函数 def main_m(*args): i = max(args) j = min(args) print("最大值是%s" % i) print("最小值是%s" % j) list1 = [23,56,8,99]main_m(*list1) # 方法二 给max min 变量赋初值(这里max 和min 都是变量) 然后遍历容器将所需的最大和最小值分别赋给两个变量 def main_

1.生成随机字典 # 从abcdefg 中随机取出 3-6个,作为key, 1-4 的随机数作为 value s1 = {x : randint(1, 4) for x in sample('abcdefg', randint(3, 6))} 方法1 用集合方法 s1 = {'c': 3, 'f': 3, 'g': 3, 'd': 4, 'b': 2} s2 = {'b': 3, 'f': 2, 'c': 2} s3 = {'f': 3, 'b': 1, 'c': 4, 'd': 3, 'g':