cv2单印花匹配

最新推荐文章于 2025-12-01 14:21:42 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-01 14:21:42 发布 · 109 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#opencv

本文介绍了如何使用模板匹配技术，包括库导入、模板读取、匹配过程、尺寸计算及位置定位，详细步骤展示了图像处理中的核心技术应用。

© Fu Xianjun. All Rights Reserved.
单印花匹配
一：导入库就不说了，我们先读取模板，和读图

在这里插入图片描述
二：然后我们进行模板匹配，再查找最大最小值，获取模板的高和宽，查找最小最大值的位置
在这里插入图片描述
三：最后的结尾
在这里插入图片描述

用OpenCV获取单个印花
WJJ_Doublekill的博客
06-07 173
用openCV实现如何获取单个印花 首先我们把这个美女的图片和眼睛放到一个文件夹内 然后用opencv将它打开，创建一个新的paython3 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(“1.png”)#读取美女 template = cv2.imread(“2.png”)#读取美女的眼睛 result = cv2.matchTemplate(img,template,0)#进行模板匹配 min_val,max_val,min_loc,max_loc
OpenCV 模板匹配
weixin_57556081的博客
06-30 3439
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。 案例来源于傅老师。 模板匹配的操作方法是将模板图像B在图像A上滑动，遍历所有像素以完成匹配。 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。 局限性： 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。 模板匹配是使用函数cv2.matchTemplate实现的，具体为： result = cv2.matchTemplate(i
Python opencv学习-18 ORB+单应性矩阵+特征匹配（BF暴力匹配）+目标检测
qq_36071362的博客
02-05 1881
ORB+暴力匹配测试 # orb特征点检测，暴力匹配 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 也能输入RGB图像，不过匹配不到目标 train = cv2.imread('image/small.jpg', 0) query = cv2.imread('image/big.jpg', 0) exx = 1 exy = 1 # 不改变尺寸匹配不到 train = cv2.resize(train, dsize
【Graph】Homography
erlingmusan的专栏
04-01 2883
Features2D + Homography to find a known object #include #include #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include
cv2多印花匹配
ppx_pyy的博客
05-11 136
这里写自定义目录标题多印花匹配首先我们先导入库接下来我们就可以读取原图和模板然后我们进行模板的匹配和定义阈值我们再匹配小于阈值的结果和zip的打包结尾 多印花匹配 首先我们先导入库 接下来我们就可以读取原图和模板 然后我们进行模板的匹配和定义阈值 我们再匹配小于阈值的结果和zip的打包 结尾 ...
实现匹配多个印花
weixin_57513601的博客
06-23 207
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(“yinhua2.png”,) template = cv2.imread(“yinhua.png”) result = cv2.matchTemplate(img,template,cv2.TM_SQDIFF_NORMED) threshold = 0.01 loc = np.where(result <= threshold) print(*loc[::-1]) for pt in zip...
服装印花/印烫环节计算机视觉应用设计方案
MrLi的博客
04-22 998
本方案通过计算机视觉技术，实现了服装印花/印烫环节的全流程自动化质量监控，提高了生产效率和产品质量。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，计算机视觉技术将在服装印花/印烫环节发挥更加重要的作用。未来，可以进一步探索深度学习、人工智能等技术在服装印花/印烫环节的应用，如利用深度学习算法进行更复杂的缺陷检测、利用人工智能算法进行花型设计和优化等，为服装行业的发展注入新的活力。
halcon模板匹配-建立模板技巧
qq_42831621的博客
07-13 263
原因分析：halcon模板匹配是通过提取边缘点进行匹配的，但是用模糊图像建立模板，去匹配清晰图像是可以兼容的。通常建立模板选用的图片标准是清晰度、对比度高。但是，建立的模板匹配无法兼容模糊的图像。这样边缘过渡少，建立模板受到干扰低。，所以在匹配的时候可以兼容清晰图像。
OpenCV图像处理技术(Python)——模板匹配
zhanghao139的博客
06-28 397
©FuXianjun 案例要求 根据下列图片，实现印花模板匹配 代码实现 #读取模板图片 template = cv2.imread("yinhua.png") # cv_show("template",template) img = cv2.imread("yinhua2.png") # cv_show("img", img) #获取到我们模板的大小h,w h, w = template.shape[:2] #开始模板匹配过程(采用计算归一化平方不同,计算值越接近0,越相关) res = cv2.ma
基于机器视觉的圆网印花在线检测与控制系统 20181126
11-26
机器视觉技术，作为人工智能的一个分支，通过模拟人类视觉功能来让计算机系统能够识别和处理图像。这种技术在圆网印花领域的应用，可以对印花过程中的关键参数，如图案对齐、颜色匹配、花纹清晰度等进行实时监测和...
纺织印染CAD数码印花系统.pdf
08-05
纺织印染CAD数码印花系统是一种利用计算机辅助设计（CAD）技术进行纺织品印花的系统。该系统能够精确控制印花图案的色彩、尺寸和纹理，使设计人员能够更高效地完成设计工作，并确保印花成品的质量。纺织印染CAD数码...
【OpenCV】Python图像处理之特征提取
棒棒的皮皮
12-01 1147
本文介绍了Python图像处理中的多种特征提取技术。主要内容包括：1）基础特征提取（颜色直方图、纹理特征）；2）边缘与轮廓检测（Canny算法、轮廓分析）；3）关键点检测（SIFT、SURF、ORB算法）；4）深度学习特征提取（使用预训练CNN模型）；5）形状特征（Hu矩）。文章详细说明了各种技术的实现方法，并提供了OpenCV、Scikit-image等库的代码示例。最后总结了不同特征提取技术的适用场景，建议根据具体任务需求选择合适的特征类型，结合传统算法和深度学习方法获取最佳效果。
【OpenCV】Python图像处理之图像预处理
棒棒的皮皮
12-01 1415
本文介绍了Python中常用的图像预处理技术，包括图像读取、尺寸调整、归一化、噪声去除和增强等操作。详细讲解了使用OpenCV、PIL/Pillow等库实现各项预处理的方法，如BGR转RGB格式转换、双线性插值调整尺寸、高斯/中值/双边滤波去噪、直方图均衡化增强对比度等。文章还涵盖了图像格式转换和数据增强技术，并针对不同计算机视觉任务（分类、检测、医学图像）给出了预处理建议。这些基础步骤对于统一数据格式、消除干扰和增强特征至关重要，是计算机视觉任务的重要前提。
【OpenCV】Python图像处理之开发环境搭建
棒棒的皮皮
12-01 653
本文详细介绍了OpenCV-Python开发环境的三种搭建方式：1）pip安装（推荐使用国内镜像源加速）；2）Anaconda环境搭建；3）源码编译安装（适合进阶用户）。文章包含Python版本检查、安装命令、环境验证方法，以及常见问题解决方案（如NumPy兼容性、DLL加载失败等）。同时推荐了PyCharm等开发工具和matplotlib等辅助库，并提供了测试示例代码。建议新手使用pip或Anaconda安装预编译包，安装完成后通过版本检查和测试代码验证环境是否正常。
OpenCV中Blob检测的全面解析与实战技巧
mingo_敏
12-01 666
本文详细介绍了OpenCV中的Blob检测技术，重点解析了SimpleBlobDetector函数的使用方法。文章首先解释了Blob检测的基本概念，然后详细列出了OpenCV中Blob分析的各种过滤方式和对应参数。通过完整示例代码演示了从图像加载、参数设置到检测结果绘制的全过程。特别强调了使用过程中的三个关键技巧：参数检查机制、背景颜色要求（默认需白色背景）和默认参数值参考。这些内容帮助开发者避免常见错误，提高检测效率。文章为计算机视觉开发者提供了实用的Blob检测指导，涵盖了从基础概念到实际应用的完整知识
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
12-01
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
最新发布
12-01
JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
12-01
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
12-01
内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
基于图像分解的印花织物瑕疵检测方法
“一种基于图像分解的印花图案织物瑕疵检测方法”是一项融合了计算机视觉、图像处理与工业自动化技术的创新性技术方案，主要应用于纺织行业中对印花图案织物进行高效、精准的瑕疵检测。该方法突破了传统人工目检效率...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值