cv2.matchtemplate参数介绍

时间: 2023-06-07 09:09:24 浏览: 130
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026_OpenCV 影像比對(matchTemplate) _ 阿洲的程式教學1

cv2.matchTemplate是OpenCV中的一个函数，用于在给定的输入图像中查找模板图像的位置。该函数需要四个参数：输入图像、模板图像、匹配方法和一个可选的掩模图像。其中，匹配方法指定如何比较输入图像和模板图像之间的匹配程度，可选的匹配方法包括平方差匹配、归一化平方差匹配、相关系数匹配和归一化相关系数匹配。掩模图像可用于限制匹配区域。
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cv2.matchTemplate

cv2.matchTemplate()函数的第一个参数是大图像，第二个参数是小图像，第三个参数是相似度计算方法的标志。常用的标志包括cv2.TM_SQDIFF、cv2.TM_SQDIFF_NORMED、cv2.TM_CCOEFF、cv2.TM_CCOEFF_NORMED、cv2.TM_CCORR...

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cv2.matchTemplate()

然后，调用cv2.matchTemplate()函数并传入灰度图像和模板图像作为参数。函数将返回一个结果矩阵，其中每个元素表示对应位置的匹配程度。 通过调用cv2.minMaxLoc()函数，可以从结果矩阵中找到最小值、最大值以及它们...

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)

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...

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 <= img.rows + templ.rows - 1 && corr.cols <= img.cols + templ.cols - 1 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...

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'”

根据错误信息，可以看出是 cv2.matchTemplate 函数参数类型不匹配导致的错误。具体来说，错误提示中提到了如下信息： (depth == CV_8U || depth == CV_32F) && type == _templ.type() && _img.dims() <= 2 ...

import cv2 import numpy as np def match_pattern(image, pattern): # 载入图像和模式 img = cv2.imread(image) pattern_img = cv2.imread(pattern) # 获取模式图像的宽高 pattern_height, pattern_width, _ = pattern_img.shape # 使用模板匹配算法进行匹配 result = cv2.matchTemplate(img, pattern_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置匹配阈值 threshold = 0.8 # 寻找匹配结果中大于阈值的坐标 locations = np.where(result >= threshold) for loc in zip(*locations[::-1]): # 在原始图像上绘制矩形框标识匹配位置 cv2.rectangle(img, loc, (loc[0] + pattern_width, loc[1] + pattern_height), (0, 255, 0), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow('Pattern Matching Result', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 调用函数进行模式匹配 match_pattern('rings.png', 'ring.png')

你调用了match_pattern函数，将原始图像和模式图像的文件名作为参数传递给函数。在这个例子中，你将原始图像命名为rings.png，将模式图像命名为ring.png。当你运行这段代码时，它会显示结果图像，其中匹配的...

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)

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函数在屏幕截图中搜索该图像。如果找到了模板图像，则获取其位置并使用PyAutoGUI的moveTo函数将鼠标移动到该位置上方。其中，...

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)

- 最后使用 cv2.matchTemplate() 方法进行模板匹配，找到图像在屏幕中的位置和大小，并返回图像的中心点位置。 3. 调用 find_image_on_screen 函数，查找名为 baidu.png 的图片在屏幕中的位置，并将其中心点...

def _get_pic(self, img1, pic_name, delta_color, sim, method): img2 = pic_name if method <= 5: # 只匹配指定的颜色图像，参数mask表示参与匹配的像素矩阵 if delta_color and isinstance(delta_color, str): lower, upper = color_to_range(delta_color, 1.0) lower, upper = lower_upper21(lower, upper) mask = cv2.inRange(img2, tuple(lower), tuple(upper)) elif delta_color and (isinstance(delta_color, list) or isinstance(delta_color, tuple)): lower, upper = delta_color # lower, upper = lower_upper21(lower, upper) img2_hsv = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(img2_hsv, tuple(lower), tuple(upper)) else: mask = None result = cv2.matchTemplate(img1, img2, method, mask=mask) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) yloc, xloc = np.where(result >= sim) height, width = img2.shape[:2] return result, min_val, max_val, min_loc, max_loc, yloc, xloc, height, width 解析代码

这段代码的作用是获取图片，具体参数包括img1、pic_name、delta_color、sim和method。其中img1表示图片1，pic_name表示图片名称，delta_color表示颜色差异，sim表示相似度，method表示方法。代码中使用if语句判断...

import torchimport torchvision.models as modelsimport torchvision.transforms as transformsimport cv2import numpy as npvgg = models.vgg16(pretrained=True).featuresvgg.eval()transform = transforms.Compose([ transforms.ToPILImage(), transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])# 加载需要匹配的大图和小图img = cv2.imread('big_image.jpg')template = cv2.imread('small_image.jpg')# 将大图和小图转换为PyTorch的Tensor格式img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 在第0个维度上增加一个维度template_tensor = transform(template).unsqueeze(0)# 对大图和小图分别进行特征提取img_features = vgg(img_tensor)template_features = vgg(template_tensor)# 计算大图中每个位置与小图的相似度result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)# 找到相似度最高的位置min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)top_left = max_loc # 左上角坐标bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0]) # 右下角坐标# 返回小图在大图中的左上角和右下角坐标print("小图在大图中的左上角坐标：", top_left)print("小图在大图中的右下角坐标：", bottom_right)# 在大图中绘制矩形框cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2)# 显示匹配结果cv2.imshow('result', img)cv2.waitKey(0)对当前代码修改为使用当前项目下的vgg16.pth

result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 找到相似度最高的位置 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) top_left = max_loc # 左上角坐标 bottom_right = (top_...

python cv2 matchtemplate详解

- method: 比较方式，有6种可选，分别为：cv2.TM_SQDIFF, cv2.TM_SQDIFF_NORMED, cv2.TM_CCORR, cv2.TM_CCORR_NORMED, cv2.TM_CCOEFF, cv2.TM_CCOEFF_NORMED。 - result: 输出的匹配度图像，大小与输入图像相同，...

报错：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' 请解决上述代码的问题

在上面的代码中，我们使用cv2.cvtColor()函数将屏幕截图转换为灰度图像，并在cv2.imread()函数中添加了cv2.IMREAD_GRAYSCALE参数，以将目标图片读取为灰度图像。这样做可以确保目标图片和屏幕截图都具有相同的...
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