TM_CCOEFF_NORMED

时间: 2023-08-06 11:09:57 浏览: 174
TM_CCOEFF_NORMED是一种模板匹配方法，用于计算归一化相关系数。在使用这种方法时，通过计算模板与目标图像的相关性系数来确定匹配程度。相关性系数的取值范围在-1到1之间，值越接近1表示匹配程度越高。\[3\] 在代码中，使用cv2.matchTemplate函数进行模板匹配，并将方法参数设置为cv2.TM_CCOEFF_NORMED。然后使用cv2.minMaxLoc函数找到结果的最小值和最大值的位置，通过判断方法是否为cv2.TM_SQDIFF或cv2.TM_SQDIFF_NORMED来确定最小值的位置。最后，使用cv2.rectangle函数在目标图像上绘制矩形框来标记匹配的位置。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [OpenCV笔记（模板匹配）](https://blog.csdn.net/m0_50635229/article/details/110956147)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [OpenCV图像处理—— 模板匹配](https://blog.csdn.net/ziyonghong/article/details/88773485)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [模板匹配&直方图均衡化](https://blog.csdn.net/m0_59310933/article/details/122600245)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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Java+opencv3.2.0实现模板匹配

// Imgproc.matchTemplate(g_src, g_tem, g_result, Imgproc.TM_CCOEFF_NORMED); // 归一化相关系数匹配法 // Imgproc.matchTemplate(g_src, g_tem, g_result, Imgproc.TM_CCOEFF); // 相关系数匹配法：1 ...
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opencv模板匹配

3. **选择匹配度指标**：matchTemplate函数支持多种匹配度度量，如平方差（CV_TM_SQDIFF）、均方差（CV_TM_SQDIFF_NORMED）、相关性（CV_TM_CORR）、归一化相关性（CV_TM_CORR_NORMED）等。不同的匹配度量...
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匹配方法参数设置为cv::TM_CCOEFF_NORMED，即可计算NCC。 4. **找到最佳匹配位置**：matchTemplate会返回一个结果矩阵，其中每个元素对应于模板在原图中的一个位置的NCC值。通过cv::minMaxLoc函数，可以找到...

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

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。

cv2.tm_ccoeff_normed效果不好

A：cv2.tm_ccoeff_normed是OpenCV库中的模板匹配算法，其效果不好可能有以下几个原因： 1. 模板选择不当：如果模板与原图不匹配或者模板太小、太大，会导致匹配结果不准确。 2. 图像质量问题：如果原图或者模板中...

请给出返回cv.tm_ccoeff_normed相关系数的python代码

以下是返回cv.tm_ccoeff_normed相关系数的Python代码： python import cv2 # 读取两张图片 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') # 将图片转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor...

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

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。

rs = cv2.matchTemplate(big,small,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

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： ...

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() ...

import cv2 # 读取目标图和样本图 target_img = cv2.imread("target.jpg") sample_img = cv2.imread("sample.jpg") # 获取样本图的宽度和高度 sample_height, sample_width = sample_img.shape[:2] # 使用 TM_CCOEFF_NORMED 方法进行模板匹配 res = cv2.matchTemplate(target_img, sample_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 获取匹配结果中的最大值和最大值的位置 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) # 如果最大值大于0.8，则说明目标图中存在样本图 if max_val > 0.8: # 计算样本图在目标图中的左上角和右下角坐标 top_left = max_loc bottom_right = (top_left[0] + sample_width, top_left[1] + sample_height) # 在目标图中绘制出样本图的位置 cv2.rectangle(target_img, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow("Result", target_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() else: print("目标图中不存在样本图")

以上代码使用OpenCV库进行模板匹配，其中target.jpg为目标图像，sample.jpg为样本图像。 首先使用cv2.imread()函数读取目标图像和样本图像，并获取样本图像的宽度和高度。然后使用cv2.matchTemplate()函数...

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...

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。请检查输入的图像和模板的深度和类型是否匹配。在这个例子中，可能需要将图像和模板都转换为相同的深度和类型，以确保它们匹配。...

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。

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

这个错误通常意味着模板匹配函数的输入参数有误。其中， corr.rows 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。 在这个具体的错误中，可能是由于模板图像...

出现了以下报错，请分析下：“Traceback (most recent call last): File "D:/pythonProject15_自动激活错单/main.py", line 141, in <module> result = cv2.matchTemplate(screen, target_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\templmatch.cpp:1164: error: (-215:Assertion failed) (depth == CV_8U || depth == CV_32F) && type == _templ.type() && _img.dims() <= 2 in function 'cv::matchTemplate'”

result = cv2.matchTemplate(screenshot, target_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) top_left = max_loc h, w = target_img.shape[:2] bottom_right = (top_...

import cv2 import numpy as np # 读取目标图和两个样本图 target_img = cv2.imread('target.jpg') sample1_img = cv2.imread('sample1.jpg') sample2_img = cv2.imread('sample2.jpg') # 获取样本图的宽高 sample1_height, sample1_width, _ = sample1_img.shape sample2_height, sample2_width, _ = sample2_img.shape # 使用模板匹配函数找到样本图在目标图中的位置 res1 = cv2.matchTemplate(target_img, sample1_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) res2 = cv2.matchTemplate(target_img, sample2_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置匹配阈值 threshold = 0.8 # 在目标图中标出匹配的位置 loc1 = np.where(res1 >= threshold) for pt in zip(*loc1[::-1]): # 绘制矩形框 cv2.rectangle(target_img, pt, (pt[0] + sample1_width, pt[1] + sample1_height), (0, 0, 255), 2) # 输出坐标 print('Sample 1: ({}, {})'.format(pt[0], pt[1])) loc2 = np.where(res2 >= threshold) for pt in zip(*loc2[::-1]): # 绘制矩形框 cv2.rectangle(target_img, pt, (pt[0] + sample2_width, pt[1] + sample2_height), (0, 255, 0), 2) # 输出坐标 print('Sample 2: ({}, {})'.format(pt[0], pt[1])) # 显示结果图 cv2.imshow('Result', target_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是使用OpenCV库中的模板匹配函数来在目标图中寻找两个样本图的位置，并将匹配的位置用矩形框标出来。在代码中，对于每个找到的匹配位置，使用print()函数输出了样本图的左上角顶点坐标，即矩形框左上角的...

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。

import cv2 import pyautogui # 加载红色人物的模板图像 template = cv2.imread('template.png') # 设置阈值，将图像转换为二值图像 threshold = 0.8 # 设置鼠标移动的速度 speed = 0.5 while True: # 截取屏幕图像 screenshot = pyautogui.screenshot() # 将截图转换为OpenCV格式 screenshot = cv2.cvtColor(numpy.array(screenshot), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 在截图中搜索红色人物 result = cv2.matchTemplate(screenshot, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) locations = numpy.where(result >= threshold) locations = list(zip(*locations[::-1])) # 如果找到了红色人物，则将鼠标移动到其上方 if locations: x, y = locations[0] pyautogui.moveTo(x + template.shape[1] / 2, y + template.shape[0] / 2, duration=speed)

这段代码使用了Python的OpenCV库和PyAutoGUI库，实现了一个自动寻找屏幕中指定图像并将鼠标移动到其上方的功能。具体来说，它通过读取一张名为template.png的模板图像，并使用OpenCV的matchTemplate函数在屏幕截图中...

请解析下列代码：import cv2 import numpy as np from pynput.mouse import Button, Controller from PIL import ImageGrab #获取中心点位置 def find_image_on_screen(image_path): # 读取要识别的图片 image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 获取屏幕截图 screenshot = np.array(ImageGrab.grab()) # 将截图转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用模板匹配找到图像在屏幕中的位置 res = cv2.matchTemplate(gray, image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) # 返回图像的位置和大小 top_left = max_loc h, w = image.shape bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h) return (top_left[0] + w // 2, top_left[1] + h // 2) find_image_on_screen("baidu.png") time.sleep(2)

具体实现方式如下： 1. 导入需要的 Python 模块：cv2、numpy、pynput 和 PIL。 2. 定义一个函数 find_image_on_screen，用于在屏幕中查找指定图片的位置。 - 该函数首先读取需要查找的图片（通过参数 image_...

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