find_shape_model参数介绍
时间: 2023-08-03 07:56:38 浏览: 97
find_shape_model是一个函数,主要用于在图像中查找特定形状的模型。它的参数如下:
1. image:待查找的输入图像。
2. templ:要查找的模板图像。
3. max_score_thresh:最大得分阈值,如果得分低于此值,匹配将被拒绝。
4. min_score_thresh:最小得分阈值,如果得分高于此值,则可以将其添加到匹配结果中。
5. orientation_weight:控制旋转不变性的权重。
6. scale_weight:控制尺度不变性的权重。
7. model_update:模型更新标志,如果为true,则更新模型。
8. search_method:搜索方法,可以是“MultiScale”或“SingleScale”。
9. template_coords:模板的坐标,用于指定模板的位置。
10. template_scale:模板的缩放比例。
11. template_orientation:模板的方向。
12. num_scales:用于指定搜索尺度的数量。
13. scale_factor:用于指定搜索尺度的因子。
14. angle_step:用于指定旋转角度的步长。
注意:这些参数可能会因OpenCV版本和具体函数实现而有所不同。
相关问题
find_scaled_shape_model参数
### 回答1:
find_scaled_shape_model是OpenCV中的一个函数,用于在图像中查找缩放形状模型。该函数的参数包括:
1. image:要查找模型的图像。
2. templ:要查找的模板图像。
3. shapes:形状模型的向量。
4. s: 缩放因子。
5. angles:旋转角度的向量。
6. found_locations:找到的位置的向量。
7. scales:缩放因子的向量。
8. threshold:匹配阈值。
9. max_shapes:最大形状数。
10. overlap_threshold:重叠阈值。
11. num_levels:金字塔层数。
12. group_threshold:组合阈值。
13. eps:收敛阈值。
14. min_scale:最小缩放因子。
15. max_scale:最大缩放因子。
16. orientation_weight:方向权重。
17. scale_weight:缩放权重。
18. model_type:模型类型。
19. update:是否更新模型。
20. verbose:是否输出详细信息。
### 回答2:
find_scaled_shape_model是一个OpenCV中的函数,用于在一组图像中找到缩放后的形状模型。该函数主要用于目标跟踪和识别方面。
该函数的参数包括:
1. image:输入的图像,必须是灰度图像。
2. shapeModel:形状模型,该参数是之前使用shape_train模块训练出的形状模型。
3. textureModel:纹理模型,该参数是之前使用texture_train模块训练出的纹理模型。
4. scales:表示在哪些不同的尺度上查找形状模型。可以使用等差数列指定不同的尺度。
5. scaleFactor:表示每个尺度之间的缩放比例,默认为1.2。
6. threshold:表示匹配度的阈值,只有匹配度高于该阈值才会被认为是匹配成功。
7. minFeatureSize:表示最小的特征点大小,特征点大小指的是在形状模型中应该被考虑的最小大小。当特征点大小小于该参数时,这些特征点会被忽略。
8. maxFeatureSize:表示最大的特征点大小,特征点大小指的是在形状模型中应该被考虑的最大大小。当特征点大小大于该参数时,这些特征点会被忽略。
9. searchDepth:表示图像金字塔中搜索的深度,即搜索图像的层数。越深的层级能够提供更高的精度,但是会增加计算的时间。
10. matches:输出的每个尺度下匹配成功的点。
11. useProportionalSampling:表示是否使用比例采样的方法,在所有层次的图像中相同的比例提取点集合。默认为False。
12. featureExtractor:表示要使用的特征提取器,可以是形状和纹理特征提取器、图像梯度或Gabor滤波器。
以上便是find_scaled_shape_model函数的所有参数。在使用该函数时,需要根据实际应用场景选取适当的参数,以获取最好的识别效果。
### 回答3:
find_scaled_shape_model参数是OpenCV中一个用于模板匹配的函数,主要用于在图像中寻找与给定模板最相似的区域。该函数可以处理不同尺度和旋转角度下的模板匹配问题,使得匹配结果更加准确。
该函数的常用参数包括:
1. image:待匹配的图像。必须是单通道图像,例如灰度图像。
2. templ:模板图像。与image大小相同或小于image。
3. scale:模板的尺度范围。可以输入一个浮点数,表示模板尺度变化的比例因子范围,例如0.8~1.2。
4. angle:模板的旋转角度范围。可以输入一个浮点数,表示模板旋转角度变化的范围,例如-30度~+30度。
5. levels:分层数量。分层数量越高,匹配结果越准确,但计算量也越大。
6. angle_step:旋转角度步长。该参数表示每次旋转角度的变化量。
7. min_scale:最小的模板尺度。模板尺度小于该值的将不会进行匹配。
8. max_scale:最大的模板尺度。模板尺度大于该值的将不会进行匹配。
9. fit_threshold:匹配的阈值。匹配结果小于该阈值的将被忽略。
10. overlap_threshold:重叠率的阈值。当匹配结果与已有的匹配重叠率超过该阈值时,将被忽略。
11. model:输出的模型参数。该参数为一个VectorOfPoint2f类型的向量,每个元素对应一个匹配结果。
12. simmilarity:输出的匹配相似度。该参数为一个DoubleVector类型的向量,每个元素对应一个匹配结果的相似度值。
总之,find_scaled_shape_model函数可以解决不同尺度和旋转角度下的模板匹配问题,是图像处理和计算机视觉领域中的重要函数之一。
find_scaled_shape_model参数解析
`find_scaled_shape_model` 是一个 OpenCV 中的函数,用于在图像中找到已知形状的模型,并返回匹配的位置和尺度。
其参数解析如下:
- `image`:输入的图像,可以是灰度或彩色图像。
- `templ`:要查找的模板图像,必须是单通道灰度图像。
- `angle_range`:旋转角度范围,用于在模板图像上旋转找到最佳匹配。默认为(-90, 90)。
- `scale_range`:缩放比例范围,用于在模板图像上缩放找到最佳匹配。默认为(0.8, 1.2)。
- `step_size`:步长,用于在模板图像上进行旋转和缩放的搜索。默认为1.05。
- `min_match_score`:最小匹配得分,用于确定匹配是否成功。默认为0.85。
- `max_matches`:最大匹配数,用于确定返回的匹配数量。默认为10。
函数会返回一个元组,包含匹配的位置和尺度。如果没有找到匹配,返回一个空元组。