loc = np.where(res >= threshold)

时间: 2023-10-11 07:13:12 浏览: 107
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opencv模板匹配.rar

这行代码使用了NumPy的np.where函数来找到满足条件（res大于等于阈值）的元素的索引位置。np.where返回一个包含满足条件的元素索引的元组，其中第一个元素是满足条件的行索引数组，第二个元素是满足条件的列索引数组（如果是多维数组的话）。这样，通过loc = np.where(res >= threshold)可以获取到res中大于等于阈值的元素的位置信息。
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【OpenCv基础】第六十二讲 寻找已知物体.zip

loc = np.where(res >= threshold) # 在原始图像上画出匹配区域 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Match Result', image) cv...
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opencv+python 模板匹配实现.zip

loc = np.where(res >= threshold) 5. **绘制矩形**： - 使用loc变量确定的坐标，我们可以画出匹配区域的矩形。通常，我们只关心最大匹配分数的位置。 python for pt in zip(*loc[::-1]): cv2....

# 获取匹配程度大于阈值的所有位置 loc = np.where(res >= threshold) 错误

如果你遇到了TypeError: '>=' not supported ...loc = np.where(res >= threshold) 在这个示例中，如果res为空矩阵，就会输出一条错误信息并退出函数。如果res不为空，就会继续执行查找匹配位置的代码。

res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.5 # 设置匹配阈值 loc = np.where(res >= threshold)如何增加筛选，使得识别结果不要互相重叠

loc = np.where(res >= threshold) 则找出所有得分高于阈值的地方，也就是所有的候选匹配位置。 如果你想避免识别结果互相重叠，可以采用以下策略： 1. **非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）**：对于...

loc = np.where(res >= threshold) loc输出(array([4, 5, 5, 5, 5, 6], dtype=int64), array([ 3, 2, 3, 4, 217, 3], dtype=int64))

具体来说，res是一个二维数组，这里是通过比较阈值threshold和res的值来得到一个布尔型数组，然后where函数会返回所有为True的元素的索引，即res中大于等于threshold的元素所在的行数和列数。输出中第一个数组[4, 5,...

import cv2 import numpy as np import pyautogui import tkinter as tk from PIL import ImageTk, Image class WindowDetector: def __init__(self, template_path): self.template = cv2.imread(template_path, 0) self.w, self.h = self.template.shape[::-1] def detect(self): screenshot = pyautogui.screenshot() screenshot = np.array(screenshot) screenshot = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_BGR2GRAY) res = cv2.matchTemplate(screenshot, self.template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(res >= threshold) for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(screenshot, pt, (pt[0] + self.w, pt[1] + self.h), (0, 0, 255), 2) return screenshot class App: def __init__(self, template_path): self.window_detector = WindowDetector(template_path) self.root = tk.Tk() self.root.title("Window Detector") self.root.geometry("800x600") self.canvas = tk.Canvas(self.root, width=800, height=600) self.canvas.pack() self.template = ImageTk.PhotoImage(Image.open(template_path)) tk.Button(self.root, text="Detect", command=self.detect_window).pack() tk.Label(self.root, image=self.template).pack() self.root.mainloop() def detect_window(self): screenshot = self.window_detector.detect() img = ImageTk.PhotoImage(Image.fromarray(screenshot)) self.canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=img) self.root.update_idletasks() if __name__ == "__main__": app = App("template.png")

这段代码是用来检测屏幕上是否存在一个特定的窗口，它首先读取一个模板图像，然后使用pyautogui库截取屏幕图像。接着，它使用OpenCV中的模板匹配算法来在屏幕截图中寻找模板图像的匹配位置。如果匹配程度超过了设定...

#!/usr/bin/env python import rospy import cv2 import numpy as np from cv_bridge import CvBridge from sensor_msgs.msg import Image class TemplateMatcher: def __init__(self): self.bridge = CvBridge() self.template = cv2.imread('template.jpg', 0) # 读取你的模板图像 self.image_sub = rospy.Subscriber("/camera/image_raw", Image, self.image_callback) def image_callback(self, data): try: cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8") except CvBridgeError as e: print(e) gray_image = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) res = cv2.matchTemplate(gray_image, self.template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(res >= threshold) w, h = self.template.shape[::-1] for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(cv_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2) cv2.imshow("Image window", cv_image) cv2.waitKey(3) def main(): rospy.init_node('template_matcher', anonymous=True) tm = TemplateMatcher() try: rospy.spin() except KeyboardInterrupt: print("Shutting down") cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main()

这是一个使用OpenCV在ROS中进行模板匹配的Python代码。它首先初始化一个TemplateMatcher类，该类包含一个订阅ROS图像话题的回调函数image_callback。然后，它读取一个模板图像并将其保存为灰度图像。...

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) cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([0, 50, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask) cv2.imshow('frame', frame) # cv2.imshow('hsv', hsv) # cv2.imshow('mask', mask) cv2.imshow('res', res) match_pattern('frame', 'ring.png') if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() cap.release()

你的代码看起来是一个实时的图像模式匹配示例，使用OpenCV库进行模式匹配，并在摄像头捕获的视频帧中寻找匹配的模式。代码中使用了模板匹配算法和颜色过滤，以及对视频帧的处理和显示。 具体来说，代码首先创建了一...

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...
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multiscale_template_matching.zip_opencv_opencv模板匹配_python 模板匹配_p

loc = np.where(res >= threshold) 5. **标记匹配区域**：在源图像上画出匹配到的矩形区域。 python for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2) ...
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opencv图像处理常用完整示例代码总结分析.rar_Opencv图像处理_opencv 图像处理_图像处理_图像处理 Open

loc = np.where(res >= threshold) for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(img, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2) 8. **图像分割**：基于像素级别的分类，如阈值分割、区域生长、连通组件...

"np"is not find

loc1 = np.where(res1 >= threshold) for pt in zip(*loc1[::-1]): cv2.rectangle(target_img, pt, (pt[0] + sample1_width, pt[1] + sample1_height), (0, 0, 255), 2) loc2 = np.where(res2 >= threshold) for ...

img.find_template

loc = np.where(res >= threshold) # 在图像上标记匹配的位置 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(img, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Result', img) cv2.waitKey...

采用模板匹配技术，检测出图像Heart.jpg中的所有红桃

loc = np.where(res >= threshold) # 在原始图像中标记红桃位置 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(img, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 0, 255), 2) # 显示原始图像和标记出红桃位置的图像 plt....
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