模板匹配是指在图像A中寻找与图像B最相似的部分，一般A称为输入图像，B称为模板图像 模板匹配函数 result = cv2.matchTemplate(image , temp1 , method , [,mask]) result 函数每次计算模板和输入图像的重叠区域相似度之后将结果存入 ...

一、模板匹配概念 二、单模板匹配 注意：result的长宽正好是原图-模板图的长宽，result图中白亮程度表示匹配程度 三、视频模板匹配 四、多模板匹配（没懂/(ㄒoㄒ)/~~） ...

介绍 模板匹配是一个图像处理问题，当对象的姿势（X、Y、+）未知时，它使用模板图像在另一个搜索图像中查找其位置。在这篇文章中，我们实现一个算法，该算法使用对象的边缘信息来识别搜索图像中的对象。 背景 由于模板匹配的速度和可靠性问题，模板匹配本质上是一个棘手的问题。当对象部分可见或与其他对象 ...

一、 1.模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。 它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效 ...

原理和c++实现：https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html 目的是检测、定位一个物体在一副图像中的位置，主要是通过计算两幅图（待检测 ...

因为有这方面的需要所以，对模板查找搜寻了相关资料，只是对于算法的东西很难看得动，特别是opencv涉及的很多的数学方法。 所以只为了实现这个功能，因为需求比较简单，在网上也搜寻到了相关代码，就直接拿来用了，这里也相当于转载一下： 代码上，亲测可以用的，效果也不错，确实将嘴巴给找出来了。 原文 ...

minMaxLoc函数： void minMaxLoc( const Mat& src, double* minVal, double* maxVal=0, Point* ...

模板匹配的概念和原理 模板匹配就是在一幅图像中寻找与模板图像最匹配（相似）部分。 具体步骤为从左到右，从上向下计算模板图像与图像覆盖区域的匹配度，匹配程度越大，两者相同的可能性越大。 实现模板匹配：matchTemplate 函数 void matchTemplate ...