openv 暴力匹配python

如果你的意思是想使用 OpenCV 进行暴力匹配（Brute-Force Matching）的话，可以使用以下步骤：

1. 导入 OpenCV 库：`import cv2`

2. 读取原始图像和模板图像：`img = cv2.imread('原始图像路径')` 和 `template = cv2.imread('模板图像路径')`

3. 将模板图像转换为灰度图像：`gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)`

4. 使用 `cv2.matchTemplate()` 函数进行模板匹配：`res = cv2.matchTemplate(img, gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)`

5. 获取最大匹配位置：`min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)`

6. 绘制矩形框标记匹配位置：`cv2.rectangle(img, max_loc, (max_loc[0]+tw, max_loc[1]+th), (0,0,255), 2)`（其中 `(max_loc[0]+tw, max_loc[1]+th)` 表示矩形框右下角的坐标，`tw` 和 `th` 分别表示模板图像的宽度和高度）

注意，这种方法适用于模板图像和原始图像之间的大小比例不变的情况。如果大小比例有变化，需要进行图像缩放或者尺度变换。

相关问题

numpy 1.14.6匹配Matplotlib Opencv-contrib-python openv -python Pandas Scipy的什么版本

numpy 1.14.6版本与Matplotlib、Opencv-contrib-python、openv-python、Pandas和Scipy的版本没有直接的关联。这些库的版本可以独立安装和管理。你可以通过以下代码来分别查看它们的版本：

import numpy
import matplotlib
import cv2
import pandas
import scipy

print("numpy版本:", numpy.__version__)
print("Matplotlib版本:", matplotlib.__version__)
print("Opencv-contrib-python版本:", cv2.__version__)
print("Pandas版本:", pandas.__version__)
print("Scipy版本:", scipy.__version__)

运行这段代码，分别输出numpy、Matplotlib、Opencv-contrib-python、Pandas和Scipy的版本号。请确保在安装了这些库的情况下运行代码。

numpy 1.14.6可以与Matplotlib Opencv-contrib-python openv -python Pandas Scipy的什么版本

numpy 1.14.6可以与以下版本的库兼容：

- Matplotlib: 最新版本
- Opencv-contrib-python: 最新版本
- Openv-python: 无法确定具体版本，因为Openv-python通常没有明确的版本号。建议根据您的项目需求和numpy 1.14.6的兼容性进行选择。
- Pandas: 最新版本
- Scipy: 最新版本

请注意，这些信息基于一般的兼容性推测，具体的版本兼容性可能因您的项目需求和其他因素而有所不同。建议在安装这些库时查阅它们的官方文档以获取更准确的版本兼容信息。