cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

时间: 2023-09-21 10:08:10 浏览: 184
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通过基于多视图核规范的二维PCA特征提取和内核ELM进行高光谱图像监督分类

这是一个 OpenCV 中的模板匹配函数，用于在图像中搜索模板图像的位置。它采用三个参数：原始图像、模板图像和匹配方法。其中，cv2.TM_CCOEFF_NORMED 是其中一种匹配方法，它基于归一化的互相关系数（Normalized Cross Correlation Coefficient）来计算匹配程度。返回值是一个浮点型的数组，表示模板图像在原始图像中的匹配程度。
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img.find_template

res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置阈值 threshold = 0.8 # 找到匹配结果大于阈值的位置 loc = np.where(res >= threshold) # 在图像上标记匹配的位置 for pt in zip(*loc[::-...

python 将两张图片外在因素变得一致后使用cv2.matchTemplate

res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) 4. 根据匹配结果的矩阵，可以使用cv2.minMaxLoc()函数找到最佳匹配位置。 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) ...

result = cv2.matchTemplate(screenshot, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) cv2.error: OpenCV(4.3.0) C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-b460jg4o\opencv\modules\imgproc\src\templmatch.cpp:1104: error: (-215:Assertion failed) (depth == CV_8U || depth == CV_32F) && type == _templ.type() && _img.dims() <= 2 in function 'cv::matchTemplate'

这个错误是由于模板匹配函数中使用的图像深度或类型与所提供的模板不匹配导致的。...可以使用cv2.cvtColor()函数转换图像的颜色空间，或使用cv2.convertScaleAbs()函数将图像转换为8位无符号整数格式。

res = cv2.matchTemplate(char, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\templmatch.cpp:588: error: (-215:Assertion failed) corr.rows <= img.rows + templ.rows - 1 && corr.cols <= img.cols + templ.cols - 1 in function 'cv::crossCorr'

你可以尝试调整模板图像的大小和位置，或者尝试使用其他的模板匹配方法（如cv2.TM_SQDIFF_NORMED或cv2.TM_CCORR_NORMED）来解决这个问题。同时，检查一下你的代码是否有其他错误或者变量定义不当的情况。

result = cv2.matchTemplate(input_image_gray, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\templmatch.cpp:1175: error: (-215:Assertion failed) _img.size().height <= _templ.size().height && _img.size().width <= _templ.size().width in function 'cv::matchTemplate'是什么问题

这个错误表明，在使用matchTemplate函数进行模板匹配时，输入图像的高度大于了模板图像的高度。这是不合法的，因为模板图像必须小于等于输入图像。请确保您正确地设置了输入图像和模板图像，并确保模板图像小于等于...

import torchimport torchvision.models as modelsimport torchvision.transforms as transformsimport cv2import numpy as npvgg = models.vgg16(pretrained=True).featuresvgg.eval()transform = transforms.Compose([ transforms.ToPILImage(), transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])# 加载需要匹配的大图和小图img = cv2.imread('big_image.jpg')template = cv2.imread('small_image.jpg')# 将大图和小图转换为PyTorch的Tensor格式img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 在第0个维度上增加一个维度template_tensor = transform(template).unsqueeze(0)# 对大图和小图分别进行特征提取img_features = vgg(img_tensor)template_features = vgg(template_tensor)# 计算大图中每个位置与小图的相似度result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)# 找到相似度最高的位置min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)top_left = max_loc # 左上角坐标bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0]) # 右下角坐标# 返回小图在大图中的左上角和右下角坐标print("小图在大图中的左上角坐标：", top_left)print("小图在大图中的右下角坐标：", bottom_right)# 在大图中绘制矩形框cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2)# 显示匹配结果cv2.imshow('result', img)cv2.waitKey(0)对当前代码修改为使用当前项目下的vgg16.pth

result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 找到相似度最高的位置 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) top_left = max_loc # 左上角坐标 bottom_right = (top_...

import cv2 import numpy as np import pyautogui import tkinter as tk from PIL import ImageTk, Image class WindowDetector: def __init__(self, template_path): self.template = cv2.imread(template_path, 0) self.w, self.h = self.template.shape[::-1] def detect(self): screenshot = pyautogui.screenshot() screenshot = np.array(screenshot) screenshot = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_BGR2GRAY) res = cv2.matchTemplate(screenshot, self.template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(res >= threshold) for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(screenshot, pt, (pt[0] + self.w, pt[1] + self.h), (0, 0, 255), 2) return screenshot class App: def __init__(self, template_path): self.window_detector = WindowDetector(template_path) self.root = tk.Tk() self.root.title("Window Detector") self.root.geometry("800x600") self.canvas = tk.Canvas(self.root, width=800, height=600) self.canvas.pack() self.template = ImageTk.PhotoImage(Image.open(template_path)) tk.Button(self.root, text="Detect", command=self.detect_window).pack() tk.Label(self.root, image=self.template).pack() self.root.mainloop() def detect_window(self): screenshot = self.window_detector.detect() img = ImageTk.PhotoImage(Image.fromarray(screenshot)) self.canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=img) self.root.update_idletasks() if __name__ == "__main__": app = App("template.png")

这段代码是用来检测屏幕上是否存在一个特定的窗口，它首先读取一个模板图像，然后使用pyautogui库截取屏幕图像。接着，它使用OpenCV中的模板匹配算法来在屏幕截图中寻找模板图像的匹配位置。如果匹配程度超过了设定...

File "D:\juper\pythonProject\digital\图像分割.py", line 45, in <module> res = cv2.matchTemplate(char, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\templmatch.cpp:588: error: (-215:Assertion failed) corr.rows <= img.rows + templ.rows - 1 && corr.cols <= img.cols + templ.cols - 1 in function 'cv::crossCorr'

这个错误提示与你上一个问题的提示是一样的，都是在模板匹配的过程中出现了相关...此外，你还可以尝试使用其他的模板匹配方法，如cv2.TM_SQDIFF_NORMED或cv2.TM_CCORR_NORMED，或者调整模板匹配的阈值来解决这个问题。

cv2.matchTemplate用法c++示例

matchTemplate(img, templ, result, TM_CCORR_NORMED); // 找到最佳匹配位置 double minVal, maxVal; Point minLoc, maxLoc; minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat()); // 绘制匹配...

cv2.minMaxLoc如何像cv2.matchTemplate一样返回评分，并确定最高评分和最低评分

result = cv2.matchTemplate(search_img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 获取评分的最大值和最小值 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) # 输出最高评分和最低评分 print("最高评分...

File "C:/Users/Administrator/Desktop/找图.py", line 12, in <module> result = cv2.matchTemplate(screenshot_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\templmatch.cpp:588: error: (-215:Assertion failed) corr.rows <= img.rows + templ.rows - 1 && corr.cols <= img.cols + templ.cols - 1 in function 'cv::crossCorr'是什么意思

其中， corr.rows <= img.rows + templ.rows - 1 && corr.cols <= img.cols + templ.cols - 1 是断言错误，意味着相关性矩阵的行数和列数应该小于或等于输入图像和模板图像的行数加上列数再减去1。 在这个具体的...

cv2.matchTemplate

result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 从匹配值图像中找到最佳匹配位置 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) # 在原始图像中标记出匹配位置 w, h = ...

使cv2.matchTemplate具有旋转和尺度适应性，写出代码

result = cv2.matchTemplate(img, rotated_template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 找到最佳匹配位置 (minVal, maxVal, minLoc, maxLoc) = cv2.minMaxLoc(result) (topLeft, bottomRight) = (maxLoc, (maxLoc[0] + w, ...

import torchimport torchvision.models as modelsimport torchvision.transforms as transformsimport cv2import numpy as np# 加载自定义的vgg16模型vgg = models.vgg16(pretrained=False)vgg.load_state_dict(torch.load('vgg16.pth'))vgg.features.eval()transform = transforms.Compose([ transforms.ToPILImage(), transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])# 加载需要匹配的大图和小图img = cv2.imread('big_image.jpg')template = cv2.imread('small_image.jpg')# 将大图和小图转换为PyTorch的Tensor格式img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 在第0个维度上增加一个维度template_tensor = transform(template).unsqueeze(0)# 对大图和小图分别进行特征提取img_features = vgg(img_tensor)template_features = vgg(template_tensor)# 计算大图中每个位置与小图的相似度result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)# 找到相似度最高的位置min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)top_left = max_loc # 左上角坐标bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0]) # 右下角坐标# 返回小图在大图中的左上角和右下角坐标print("小图在大图中的左上角坐标：", top_left)print("小图在大图中的右下角坐标：", bottom_right)# 在大图中绘制矩形框cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2)# 显示匹配结果cv2.imshow('result', img)cv2.waitKey(0) 对这个代码打包PyInstaller 中出现了无限递归问题

这个问题可能是因为 PyInstaller 在打包的时候没有正确处理 torch 库中的一些依赖关系导致的。...具体使用方法可以参考 PyTorch 的官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/notes/pytorch2.html#bundling-inputs

OpenCV Error: Assertion failed (corrsize.height <= img.rows + templ.rows - 1 && corrsize.width <= img.cols + templ.cols - 1) in cv::crossCorr, file C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\templmatch.cpp, line 664 Traceback (most recent call last): File "D:/pythonproject/pythonProject10/main.py", line 29, in <module> res = cv2.matchTemplate(gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) cv2.error: C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\templmatch.cpp:664: error: (-215) corrsize.height <= img.rows + templ.rows - 1 && corrsize.width <= img.cols + templ.cols - 1 in function cv::crossCorr

这个错误通常是因为模板图像的大小...另外，你也可以尝试使用其他的匹配方法，例如 cv2.TM_SQDIFF 或 cv2.TM_CCORR_NORMED，以获得更好的匹配效果。不同的匹配方法适用于不同的场景，你需要根据实际情况进行选择。

怎么获取cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)返回值中的最大值

res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 获取匹配结果中的最大值 max_val = np.amax(res) print('匹配结果中的最大值为：', max_val) 在这个示例中，我们首先使用 cv2.imread() ...

res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.5 # 设置匹配阈值 loc = np.where(res >= threshold)如何增加筛选，使得识别结果不要互相重叠

res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) 这行代码是在使用TM_CCOEFF_NORMED模板匹配方法对img中的每一处与template进行匹配，得到一个相似度得分数组res。TM_CCOEFF_NORMED常...

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