opencv模板匹配笔记----C++练手项目

最新推荐文章于 2025-07-17 11:24:01 发布
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分类专栏： C++练手项目 文章标签： C++ opencv
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29003347/article/details/78504387
本文记录了作者使用OpenCV进行模板匹配的C++学习过程，包括opencv的下载、环境配置、matchTemplate函数的介绍以及一个简单的模板匹配项目的实现。提供了相关教程链接和作者自己的代码示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  1.今天依然是希望能够练习编程能力以及对程序的理解能力，所以找了这个opencv，以下是自己的笔记，以及一些资源地址。

  2.opencv下载地址：点击打开链接

  3.opencv环境配置教程：VS下永久配置教程     图文配置opencv

  4.opencv中的matchTemplate函数：点击打开链接

  5.模板匹配项目相关教程：使用Opencv&&C++进行实现模板匹配

  6.自己写的一个简易的模板匹配，没有用到滑块：

// opencv模板匹配.cpp: 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include <opencv2/hig
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AI人工智能时代，OpenCV的独特优势
AI架构师小马
06-11 319
本文旨在帮助开发者理解：在深度学习主导的AI时代，OpenCV为何仍保持核心地位？我们将从技术原理、实际应用、生态协同三个维度，解析OpenCV的独特价值，并通过实战案例展示其与AI模型的协同方法。本文将按照“概念引入→核心优势→实战案例→应用场景→未来趋势”的逻辑展开，通过生活比喻降低理解门槛，结合代码示例强化技术细节。OpenCV：开源的计算机视觉工具箱，提供2500+函数，覆盖图像/视频处理全流程；Mat：存储图像的核心数据结构，支持高效的矩阵操作；OpenCV与AI的关系。
OpenCV各模块、函数详解及应用案例
学以致用 知行合一
06-11 1678
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV库拥有超过 2500 种优化算法，其中包括一整套经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。 OpenCV主要分几个大模块：（1）核心功能，主要是Mat容器以及基本操作等。（2）图像处理模块。（3）GUI和视频处理等模块。（4）相机校准和 3D 重建（5）2D 特征框架（feature2d 模块） - 特征检测器、描述符和匹配框架...............
推荐几个C/C++项目，小白练手最适合！
03-09 4247
最好的编程语言是什么？一千个程序员或许会有一千零一种答案：这是小编准备的C++学习资料，加小编学习群：825414254，加群即可获取哦！ Python在人工智能时代的风头正盛、Java依旧是市场上的香饽饽、当然还有PHP；JavaScript、C#、Ruby以及Objective-C……每一种编程语言，都有由其打造的顶级应用成果呈现。 根据TIOBE 刚刚发布了 5 月编程语...
c++ opencv 模板匹配
qq_35275007的博客
05-26 822
#include<iostream> #include<opencv2\opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; cv::Mat Template_matching(cv::Mat src, cv::Mat templ) { cv::Mat ftmp; cv::Mat corp_result; double minVal; double maxVal; cv::Point minLoc; cv::Point.
C++与OpenCV2的虹膜识别系统实战项目
最新发布
weixin_35829279的博客
07-17 610
虹膜识别作为一种生物识别技术，利用人眼虹膜的独特性来识别人的身份。虹膜位于瞳孔和晶状体之间，具有丰富的纹理结构，这种复杂性使得虹膜成为一种稳定且可靠的生物特征。图像采集设备是虹膜识别的第一道门槛，它需要捕捉到高质量的虹膜图像。现代虹膜识别系统通常使用特殊的摄像头，这些摄像头具备高分辨率、适当的焦距和对红外光敏感的特点。选择正确的图像采集设备是至关重要的，因为它将直接影响到识别的准确性和系统的鲁棒性。
【OpenCV（C++）】模板匹配
姚巨龙的博客
01-29 5332
【OpenCV（C++）】模板匹配模板匹配的概念与原理实现模板匹配：MatchTemplate()函数程序：模板匹配 模板匹配的概念与原理 模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配（相似）部分的技术。在OpenCV中，模板匹配由MatchTemplate()函数完成。模板匹配不是基于直方图的 （关于图像直方图，如果有时间会进行专门的介绍） ，而是通过在输入图像上滑动图像块，对实际的图像......
Opencv C++ 模板匹配(matchTemplate)
weixin_43965740的博客
04-10 1272
对比的结果图像,如果目标图像尺寸大小是W x H,模板图像是w x h,那么结果图像的大小是W-w+1 x H-h+1 且它的类型是32-bit的浮点型；函数是用来比较模板图片和目标图片之间的相似度，它返回的是一副灰度图像，其每个像素值表示模板在对应位置和尺度上与目标图像的匹配程度。而当待匹配区域与模板之间存在遮挡或者镜像反转等情况时，需要进行模板匹配的目标图像，它必须是8-bit 或32-bit的浮点型；模板图像，尺寸不能大于目标图像且类型要相同；当待匹配区域的颜色比模板颜色亮时，使用。
OpenCV数字图像处理实战二：模板匹配（C++）
qq_43784519的博客
10-12 6595
这类方法将模版对其均值的相对值与图像对其均值的相关值进行匹配，1表示完美匹配，-1表示匹配很差，0表示没有任何相关性(随机序列)。（2）在待检测图像从左到右，从上到下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配度越高，两者相同的可能性越大。这类方法采用模板和图像间的乘法操作，所以较大的数表示匹配程度较高，0标识最坏的匹配效果。（1）首先需要一个模板图像 T（子图像）和一个待检测的图像（源图像 S）这类方法利用平方差来进行匹配，最好匹配为0。匹配越差，匹配值越大。
工业视觉笔记快捷搜索---目录
weixin_47059239的博客
06-21 1118
工业视觉需要时可抄的代码---持续更新 一(1-28)目录1、批量访问图片，等待键盘1.2 批量访问图像（不用提前批量重命名）--访问文件夹底下所有同类型图像1.2.1 单独只有批量访问的1.3 批量访问图像（也是不用提前批量重命名）--访问文件夹底下所有同类型图像1.4 批量访问图像（也是不用提前批量重命名）--访问文件夹底下所有同类型图像1.5 批量访问图像（不用提前批量重命名）--单张和批量前面路径相同(jiefeng)1.6 批量访问图像（不用提前批量重命名）--单张和批量前面路径相同(bioake
从零开始学OpenCV：Python计算机视觉实战教程（附完整代码）
AI架构师小马
07-08 827
你是否曾好奇：手机拍照时的"人像模式"如何识别出人脸？扫地机器人如何避开障碍物？自动驾驶汽车如何"看到"红绿灯？这些神奇功能的背后，都离不开计算机视觉技术——让计算机像人眼一样"看懂"图像和视频的技术。而OpenCV（Open Source Computer Vision Library）就是这个领域最强大的"魔法工具箱"。让零基础读者用Python快速上手OpenCV。我们不会一上来就讲复杂的算法公式，而是从"如何让计算机看到一张图片"开始，通过生活比喻理解核心概念，再用代码实战掌握实用技能。
Opencv-C++笔记 (17) : 模板匹配
jiyanghao19的博客
08-15 3198
通过得到的结果我们发现我们的模板匹配好像匹配区域与模板的尺寸是一致的，由此很容易产生误差，或是得到并不理想的区域，而在实际生活中，由于待测图像与摄像头之间的距离的变换，模板的大小因素的影响，若是想要得到较好的匹配结果，则需要我们实现自适应尺寸的模板匹配；由此，我们开始进行自适应尺寸的模板匹配，载入的模板图像，另其进入循环，每次循环缩放一定的比例，在进行模板匹配，最终我们得到了不同比例下的ROI区域，对所有的ROI区域与我们的模板图片进行相似度的比较，选出相似度最高的匹配图像，同时获得最佳的匹配比例；
模板匹配_opencv_C++_模板匹配_
10-01
模板匹配，可将目标图片中与模板图片相似的部分寻找出来。具体原理是求目标图片的每个大小与模板图片相等的部分与模板图片的像素信息的关联度。达到用户规定阈值即可认定为识别成功，并且将最匹配的部分用矩形标记。
C++ Open CV 模板匹配
10-22
VC++ 结合Opencv 实现模板的匹配，可以用于目标的识别也可实现目标的跟踪
Opencv (C++)系列学习---模板匹配
qiaodahua的博客
11-16 4576
文章介绍了opencv(c++)中模板匹配算法cv::matchTemplate的具体参数含义和用法的实例，尤其对其匹配方法进行了具体介绍，以及在匹配后对结果的处理，通过minMaxLoc算子提取出匹配结果最好的点。
[OpenCV] 数字图像处理 C++ 学习——17模板匹配详细讲解+附完整代码
m0_60437290的博客
10-21 2762
模板匹配是图像处理和计算机视觉领域中的一种经典技术，它通过在大图像中搜索与小图像（模板）匹配的位置来实现目标检测和定位。OpenCV 提供了简单易用的 cv::matchTemplate 函数来实现模板匹配，本篇博客将详细讲解模板匹配的原理、使用方法，并结合完整的 C++ 代码来演示如何实现模板匹配。
opencv C++ 模板匹配
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
06-27 1529
【代码】opencv C++ 模板匹配。
C++ opencv模板匹配
weixin_46098612的博客
11-27 2298
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；模板匹配需要首先给定一个模板图像；另外需要一张待检测的图像；工作方法：在待检测图像上，从左到右，从上到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(C++)GPU、CPU 模板匹配
qq_40622955的博客
07-15 6971
摘要： 本文主要关注opencv常规版和cuda版的模板匹配算法，网上cuda版的资料不多，这里做个记录，以后用到也好有个参考。 文章目录摘要：1. opencv cuda版配置2. 源码3. 结果4.总结
C++入门级（超级基础）练手小项目----简单五子棋
qq_44664843的博客
01-06 8859
学习了C/C++的一些基本语法和基本编程思想后，我们可以用C++写一个简单的五子棋游戏。 实现思想： 游戏落子方式为从键盘中输入相应位置的坐标。 我们只需要设计两个类就可完成游戏的思想 1.棋盘类： 包含一个二维矩阵 int size[][] ，用于记录棋盘中各个坐标的状态，每个坐标有三个状态： (1)size[][]中的元素的为1，表示该处落入白子。 (2)size[][]中的元素的为-1，表示该处落入黑子。 (2)size[][]中的元素的为0，表示该处未落子。
图像复原技术：OpenCV实现的Lucy-Richardson算法
在C++中使用OpenCV进行图像复原操作时，开发者需要熟悉OpenCV库中的函数和类。例如，使用`cv::createDeconvolver`创建一个去卷积对象，然后使用`cv::deconvolve`等函数来执行实际的去卷积操作。由于Lucy-Richardson...
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