基于模板匹配的轨道扣件检测python代码

时间: 2023-10-05 21:05:30 浏览: 39
以下是一个基于模板匹配的轨道扣件检测python代码的示例,使用了OpenCV库: ```python import cv2 # 读取图像和模板 img = cv2.imread("railway_track.jpg") tpl = cv2.imread("track_clip.jpg") # 执行模板匹配 result = cv2.matchTemplate(img, tpl, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 找到最大匹配处 _, maxVal, _, maxLoc = cv2.minMaxLoc(result) # 计算轨道扣件位置 loc = maxLoc # 在图像上标记轨道扣件位置 cv2.rectangle(img, loc, (loc[0] + tpl.shape[1], loc[1] + tpl.shape[0]), (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow("轨道扣件检测结果", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个例子中,我们首先读取了待检测的图像和轨道扣件的模板图像。然后,我们使用OpenCV的`matchTemplate`函数执行模板匹配,并找到匹配结果中的最大值。接下来,我们计算出轨道扣件在原始图像中的位置,并在图像上用红色矩形框标记出来。最后,我们显示出结果图像。 请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要进行一些调整和优化。
相关问题

基于模板匹配的轨道扣件检测代码

以下是一个基于模板匹配的轨道扣件检测代码的示例,使用了OpenCV库: ```c++ #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { // 读取图像和模板 Mat img = imread("railway_track.jpg"); Mat tpl = imread("track_clip.jpg"); // 执行模板匹配 Mat result; matchTemplate(img, tpl, result, TM_CCOEFF_NORMED); // 找到最大匹配处 double minVal, maxVal; Point minLoc, maxLoc; minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat()); // 计算轨道扣件位置 Point loc = maxLoc; // 在图像上标记轨道扣件位置 rectangle(img, loc, Point(loc.x + tpl.cols, loc.y + tpl.rows), Scalar(0, 0, 255), 2); // 显示结果 imshow("轨道扣件检测结果", img); waitKey(0); return 0; } ``` 在这个例子中,我们首先读取了待检测的图像和轨道扣件的模板图像。然后,我们使用OpenCV的`matchTemplate`函数执行模板匹配,并找到匹配结果中的最大值。接下来,我们计算出轨道扣件在原始图像中的位置,并在图像上用红色矩形框标记出来。最后,我们显示出结果图像。 请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要进行一些调整和优化。

基于模板匹配的轨道扣件检测MATLAB代码

以下是一个基于模板匹配的轨道扣件检测MATLAB代码的示例: ```matlab % 读取图像和模板 img = imread('railway_track.jpg'); template = imread('track_clip.jpg'); % 执行模板匹配 c = normxcorr2(template,img); % 找到最大匹配处 [max_c, imax] = max(abs(c(:))); [ypeak, xpeak] = ind2sub(size(c),imax(1)); % 计算轨道扣件位置 yoffSet = ypeak-size(template,1); xoffSet = xpeak-size(template,2); % 显示结果 figure; imshow(img); hold on; rectangle('Position',[xoffSet+1, yoffSet+1, size(template,2), size(template,1)],... 'EdgeColor','r', 'LineWidth',2); title('轨道扣件检测结果'); ``` 在这个例子中,我们首先读取了待检测的图像和轨道扣件的模板图像。然后,我们使用MATLAB内置函数`normxcorr2`执行模板匹配,并找到匹配结果中的最大值。接下来,我们计算出轨道扣件在原始图像中的位置,并在图像上用红色矩形框标记出来。最后,我们显示出结果图像。 请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要进行一些调整和优化。

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