detector.addTemplate用法
时间: 2024-01-01 11:07:01 浏览: 35
`detector.addTemplate()` 是在 OpenCV 中用于模板匹配函数,它的作用是将一个模板像添加到检测器中,以便在另一个待检测图像中查找匹配的目标。具体用法如下:
```python
detector = cv2.ORB_create() # 创建 ORB 特征检测器
template = cv2.imread('template.jpg', 0) # 读取模板图像
detector.detectAndCompute(template, None) # 检测模板图像的特征点和描述符
detector.addTemplate("object_name", template) # 将模板图像添加到检测器中,设置名称为 "object_name"
```
其中,“object_name” 是模板图像的名称,可以自定义。在添加模板图像后,我们可以使用 `detector.match()` 函数在待检测图像中查找匹配的目标。例如:
```python
test_image = cv2.imread('test.jpg', 0) # 读取待检测图像
matches = detector.match(test_image) # 在待检测图像中查找匹配的目标
```
注意,`detector.addTemplate()` 函数只能添加单个模板图像,如果需要检测多个目标,则需要多次调用该函数。
相关问题
detector.addTemplate detector.match分别怎么组合运用
`detector.addTemplate()` 用于添加模板,而 `detector.match()` 用于检测输入图像中是否存在与模板匹配的对象。因此,我们可以先使用 `detector.addTemplate()` 添加需要匹配的模板,然后使用 `detector.match()` 在输入图像中进行匹配。具体地,可以按照以下步骤进行操作:
1. 使用 `detector.addTemplate()` 添加需要匹配的模板。可以多次调用该函数添加多个模板,每个模板都需要指定名称、图像以及可选的缩放比例和旋转角度等参数。例如:
```
detector.addTemplate("apple", "apple.png", 0.5, 0)
detector.addTemplate("banana", "banana.png", 0.5, 30)
```
2. 使用 `detector.match()` 检测输入图像中是否存在与模板匹配的对象。该函数需要指定输入图像,以及可选的检测阈值和最大匹配数量等参数。例如:
```
matches = detector.match(input_image, threshold=0.5, maxMatches=10)
```
这里的 `matches` 是一个 `Match` 对象列表,每个对象表示一个匹配结果,包括匹配的模板名称、匹配得分、匹配位置等信息。
3. 根据需要对匹配结果进行解析和处理。例如,可以根据匹配得分和位置信息对匹配结果进行排序、过滤或者聚类等操作。
detector.addTemplate怎么用
`detector.addTemplate()` 是 OpenCV 中用于向 Haar Cascade 分类器添加正样本模板的函数。具体用法如下:
``` python
import cv2
# 加载正样本图像
img = cv2.imread('positive_image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 创建 Haar Cascade 分类器
cascade = cv2.CascadeClassifier('cascade.xml')
# 将正样本模板添加到分类器中
cascade.addTemplate(gray, 'positive_template', 1, (20,20), (0,0), True)
```
其中,`gray` 是灰度图像,`cascade` 是已经加载好的 Haar Cascade 分类器,`addTemplate()` 函数的第一个参数是待添加的正样本图像,第二个参数是正样本模板的名称,第三个参数是正样本权重,第四个参数是正样本图像的大小,第五个参数是正样本图像的偏移量,第六个参数是一个布尔值,表示是否添加此模板的反转版本。
注意:该函数在 OpenCV 4.0 版本中被弃用,推荐使用 `cv2.face.createEigenFaceRecognizer()` 函数进行人脸识别。