results = cv.matchTemplate(img, temp1, cv.TM_SQDIFF_NORMED)中的results储存的是什么信息
时间: 2024-04-10 16:33:49 浏览: 27
在OpenCV中,`cv.matchTemplate()`函数用于在输入图像中搜索模板图像的匹配位置。该函数返回一个结果矩阵,其中每个元素表示输入图像与模板图像在对应位置的匹配程度。
在你提供的代码中,`results`是用来存储匹配结果的变量。它是一个矩阵,每个元素表示对应位置的匹配结果。具体来说,`results`矩阵的大小与输入图像的大小相同,每个元素的值表示在该位置的匹配程度。
在使用`cv.TM_SQDIFF_NORMED`方法进行模板匹配时,`results`矩阵中的元素值越小,表示相应位置与模板的差异越小,匹配程度越高。因此,你可以通过查找`results`矩阵中最小值的位置来找到最佳匹配位置。
例如,可以使用以下代码找到最佳匹配位置:
```python
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(results)
best_match_loc = min_loc
```
在这个示例中,`cv.minMaxLoc()`函数用于找到`results`矩阵中的最小值和对应的位置。然后,`best_match_loc`变量存储了最佳匹配位置的坐标。
请注意,匹配结果矩阵的大小与输入图像大小相同,因此你可以使用它来可视化匹配结果或进一步分析。
相关问题
rs = cv2.matchTemplate(big,small,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
根据您的代码,您正在使用OpenCV中的`cv2.matchTemplate`函数来执行模板匹配操作。该函数用于在大图像中寻找与小图像相似的区域。
`cv2.matchTemplate`函数的第一个参数是大图像,第二个参数是小图像(模板),第三个参数是匹配方法。
在您的代码中,您使用了`cv2.TM_CCOEFF_NORMED`作为匹配方法。这是一种常用的匹配方法,它会计算两个图像之间的相关性得分,并返回一个浮点数数组。
例如,您可以按照以下方式使用`cv2.matchTemplate`函数:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取大图像和小图像
big = cv2.imread("path/to/big_image.jpg")
small = cv2.imread("path/to/small_image.jpg")
# 执行模板匹配
rs = cv2.matchTemplate(big, small, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 获取匹配结果的最大值和位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(rs)
# 在大图像上绘制矩形框标记匹配位置
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[0] + small.shape[1], top_left[1] + small.shape[0])
cv2.rectangle(big, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)
# 显示结果图像
cv2.imshow("Result", big)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
请将"path/to/big_image.jpg"和"path/to/small_image.jpg"替换为您实际的图像文件路径。这样,您就可以执行模板匹配操作,并在大图像上绘制矩形框标记匹配位置。
希望这能帮助到您!如果您有任何进一步的问题,请随时提问。
Cv2.MatchTemplate 函数的method 匹配方法包括:cv2.TM_CCOEFF、cv2.TM_CCOEFF_NORMED、cv2.TM_CCORR、cv2.TM_CCORR_NORMED、cv2.TM_SQDIFF、cv2.TM_SQDIFF_NORMED。代表什么含义
这些匹配方法代表了不同的相似度计算方式,用于在模板匹配中比较模板和图像的相似度。其中,TM_CCOEFF、TM_CCOEFF_NORMED、TM_CCORR、TM_CCORR_NORMED、TM_SQDIFF、TM_SQDIFF_NORMED分别代表相关系数匹配、归一化相关系数匹配、相关性匹配、归一化相关性匹配、平方差匹配、归一化平方差匹配。