OpenCV 使用梯度变化进行模板匹配的函数matchTemplate()的是哪个
时间: 2024-03-02 16:52:57 浏览: 34
是的,OpenCV使用梯度变化进行模板匹配的函数是matchTemplate()。该函数可以用于在一个大图像中查找一个小图像的位置。它基于图像中每个像素的梯度值来计算匹配程度,返回匹配程度最高的位置坐标。
函数的使用方法如下:
```
cv2.matchTemplate(image, templ, method[, result]) → result
```
其中,image是要搜索的大图像,templ是要查找的小图像,method是匹配方法,result是匹配结果。method参数可以设置为如下值:
- cv2.TM_SQDIFF:平方差匹配,最好的匹配值为0,匹配越差,匹配值越大。
- cv2.TM_SQDIFF_NORMED:归一化平方差匹配,与TM_SQDIFF类似,但是对结果进行了归一化处理。
- cv2.TM_CCORR:相关匹配,最好的匹配值为1,匹配越差,匹配值越小。
- cv2.TM_CCORR_NORMED:归一化相关匹配,与TM_CCORR类似,但是对结果进行了归一化处理。
- cv2.TM_CCOEFF:相关系数匹配,最好的匹配值为1,完全不匹配时为-1。
- cv2.TM_CCOEFF_NORMED:归一化相关系数匹配,与TM_CCOEFF类似,但是对结果进行了归一化处理。
函数返回一个矩阵,矩阵中的每个元素表示对应位置的匹配程度,你可以使用minMaxLoc()函数获取最大值的位置,即为匹配结果。
相关问题
opencv 模板匹配函数
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。其中,模板匹配是OpenCV中的一个重要功能,用于在图像中寻找与给定模板最相似的区域。
模板匹配函数在OpenCV中有多种实现方式,其中最常用的是`cv2.matchTemplate()`函数。该函数接受两个参数:待搜索的输入图像和模板图像。它会在输入图像中滑动模板图像,并计算每个位置的匹配程度。匹配程度可以使用不同的方法来计算,例如平方差匹配、相关性匹配和归一化互相关匹配。
以下是使用`cv2.matchTemplate()`函数进行模板匹配的基本步骤:
1. 加载输入图像和模板图像。
2. 使用`cv2.matchTemplate()`函数进行模板匹配,得到匹配结果。
3. 根据匹配结果找到最佳匹配位置。
4. 可选地,可以在输入图像上绘制矩形框来标记匹配位置。
下面是一个示例代码,演示了如何使用OpenCV进行模板匹配:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载输入图像和模板图像
input_image = cv2.imread('input_image.jpg')
template_image = cv2.imread('template_image.jpg')
# 进行模板匹配
result = cv2.matchTemplate(input_image, template_image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 找到最佳匹配位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[0] + template_image.shape[1], top_left[1] + template_image.shape[0])
# 在输入图像上绘制矩形框
cv2.rectangle(input_image, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)
# 显示结果图像
cv2.imshow('Result', input_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
opencv3.2的模板匹配函数
Opencv3.2中的模板匹配函数是`cv2.matchTemplate()`。该函数用于在图像中寻找与给定模板最匹配的区域。
函数的语法如下:
```
cv2.matchTemplate(image, template, method[, result[, mask]])
```
参数解释:
- `image`:待搜索的输入图像。
- `template`:要匹配的模板图像。
- `method`:匹配方法,指定了用于比较模板和输入图像的算法。常用的方法有:
- `cv2.TM_SQDIFF`:平方差匹配法。
- `cv2.TM_SQDIFF_NORMED`:归一化平方差匹配法。
- `cv2.TM_CCORR`:相关匹配法。
- `cv2.TM_CCORR_NORMED`:归一化相关匹配法。
- `cv2.TM_CCOEFF`:相关系数匹配法。
- `cv2.TM_CCOEFF_NORMED`:归一化相关系数匹配法。
- `result`:可选参数,输出的匹配结果图像。
- `mask`:可选参数,掩码图像。如果提供了掩码图像,则只有掩码对应位置的像素才参与匹配。
函数返回一个包含匹配结果的灰度图像。你可以使用`cv2.minMaxLoc()`函数找到最佳匹配位置的坐标。
示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取输入图像和模板图像
image = cv2.imread('image.jpg')
template = cv2.imread('template.jpg')
# 进行模板匹配
result = cv2.matchTemplate(image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 找到最佳匹配位置的坐标
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0])
# 在原图像中标记匹配区域
cv2.rectangle(image, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)
# 显示结果图像
cv2.imshow('Matched Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这是一个简单的模板匹配示例,你可以根据自己的需求进行更复杂的操作和参数调整。
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