opencv之matchTemplate

最新推荐文章于 2024-10-21 00:33:34 发布
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分类专栏： Opencv学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ubunfans/article/details/23623687
这篇博客介绍了OpenCV中的matchTemplate函数，用于图像模板匹配。通过C++代码示例展示了如何使用该函数进行匹配，并解释了不同匹配方法的效果，包括CV_TM_SQDIFF、CV_TM_SQDIFF_NORMED等。同时，提供了匹配结果的显示方法。

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C++: void matchTemplate(InputArray image, InputArray templ, OutputArray 

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【29】OpenCV C++实战篇——matchTemplate 模板匹配，设置阈值来筛选匹配结果，判断匹配是否成功
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。
03-27 887
为了解决这个问题，可以通过设置阈值来筛选匹配结果，只有当匹配度高于某个阈值时，才认为匹配成功。如果匹配度低于阈值，将其视为匹配失败，并给出相应的提示。在 OpenCV 中，matchTemplate 函数是用于模板匹配的，它会在图像中寻找与给定模板最相似的区域。但是，即使没有正确匹配到目标，matchTemplate 函数也会返回一个结果，这会导致错误出现。
OpenCV4（C++）——模板匹配
qq_43199575的博客
10-12 746
上面的图是作了一个拼接处理，但一般实际应用的图中，目标通常会存在一些旋转角度，尺寸大小不一致等问题，这些都会影响匹配结果，如下图所示。都是通过多次匹配来进行，无疑会增加很大时间消耗，可能会有更好的办法吧，以后遇到再说。得到相似度特征图后，再找到其中最大的值（或自定义一个阈值）的坐标，根据模板图的宽高，就能找到在原图的所在位置。（最简单的一个例子，用两张相同的图片传入模板匹配函数中，只会进行一次相似计算，最后得到的特征图数值为（[1,]）result图的数值为灰度值，最白的那个点就是匹配度最高的那个创建。
细看都是坑（OpenCV中的matchTemplate方法）
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认真你就输了
10-13 3万+
最近利用OpenCV做2幅图像的比较，用的TM_CCORR_NORMED方法，发现对于图像中，有明确目标的情况下，匹配的结果较好，90+%；对于图像中没有明确目标，如基本黑色的情况下，返回值只有40-50%，或更低。可明明2幅黑色的图像也是类似的嘛，好不？只好再翻一下Learning OpenCV 3关于matchTemplate的说明：1. cv::TM_SQDIFF计算模板与目标图像的方差，由于
OpenCV中的模板匹配函数：cvMatchTemplate
02-10
OpenCV中的模板匹配函数：cvMatchTemplate void cvMatchTemplate{ const CvArr* image, const CvArr* temp1, CVArr* result, int method };
OpenCV模板匹配matchTemplate的实现
09-18
主要介绍了OpenCV模板匹配matchTemplate的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
matchTemplate
05-20
opencv 模板匹配demo
opencv通过阈值使用matchTemplate实现多目标匹配
03-20
opencv通过阈值使用matchTemplate实现多目标匹配
python opencv图像匹配 matchTemplate函数
smilife_的博客
04-11 6701
算法思路 将目标图像在源图像中滑动，计算两个相同大小图像的距离，最后根据距离最小的位置作为匹配结果 其中计算图像距离的算法有多种：TM_SQDIFF，TM_SQDIFF_NORMED等详细见opencv官网 算法很简单，只用用在图像没有发生变形的情况下 代码 import cv2 def match_image(source, template): # 选择匹配算法 match_...
opencvsharp matchtemplate
09-15
OpenCvSharp中的MatchTemplate函数是用来进行模板匹配的。在给定一张模板图片和一个待匹配图片后，MatchTemplate函数会返回一个匹配结果矩阵，该矩阵的每个元素代表了该位置与模板的匹配程度。在C#中，可以使用Cv2....
基于OpenCV的的图像旋转匹配算法模板（C++实现）
01-02
1.基于OpenCv的旋转匹配 基于OpenCv实现了模板图像的旋转匹配，此代码基于matchTemplate函数封装实现可以得知旋转角度的模板匹配（vs2013+opencv2.4.9） 2.带旋转的模板匹配的原理及算法实现(c++) 带旋转的模板匹配算法，能够匹配带旋转角度的模板。（VS 2015+OPENCV C++）
OpenCV图像处理教程C++（十九）模板匹配
法兰西流浪者博客
08-16 1961
模板匹配： 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，在待检测图像上，从左到右，从上往下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配度越大两者相同的可能性就越大。 OpenCV中提供了六种常见的匹配算法如下： 计算平方不同 ， 计算出来的值越小，越相关 ...
OpenCV学习(二十三) ：模板匹配:matchTemplate(),minMaxLoc()
Leon_Chen的博客
09-20 2388
OpenCV学习(二十三) ：模板匹配:matchTemplate() 1、概述 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。 模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图...
OpenCV模板匹配Template Matching
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
04-20 563
OpenCV模板匹配Template Matching模板匹配Template Matching目标理论什么是模板匹配？OpenCV提供哪些匹配方法？代码解释结果 模板匹配Template Matching 目标 在本教程中，您将学习如何： 使用OpenCV函数matchTemplate（）搜索图像补丁和输入图像之间的匹配项 使用OpenCV函数minMaxLoc（）在给定数组中查找最大值和最小值（及其位置）。 理论 什么是模板匹配？ 模板匹配是一种用于查找与模板图像（补丁）匹配（相似）的图像区域的技术。
[OpenCV] 数字图像处理 C++ 学习——17模板匹配详细讲解+附完整代码
最新发布
m0_60437290的博客
10-21 2767
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 模板匹配matchTemplate
m0_37302966的博客
08-15 1530
OpenCV 模板匹配matchTemplate
15- OpenCV：模板匹配（cv::matchTemplate）
bigger_belief的博客
01-25 4451
主要讲解模板匹配相关知识。
008 OpenCV matchTemplate 模板匹配
整理ing
11-22 1983
008 OpenCV matchTemplate 模板匹配
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