Python+OpenCV图像处理（九）—— 模板匹配
百度百科：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。 简单来说 ...
原文：图像处理笔记（十八）：模板匹配
试一下多种方式的模板匹配： 看一下最后一种方式， create scaled shape model Template, 输出值，模板 NumLevels, 图像金字塔层数，用来降低匹配时长，每增加一层图像的宽高就会减半，图像分辨率会降低 AngleStart, 旋转开始的弧度 AngleExtend, 旋转的角度范围 AngleStep, 旋转步长，如果不知道怎么设置，可以设置为auto，步长设 ...
2019-07-12 18:11 0 701 推荐指数：
相关推荐
Python+OpenCV图像处理之模板匹配
模板匹配就是在整个图像区域中发现与给定子图像匹配的小块区域 在OpenCV中，提供了相应的函数完成这个操作: matchTemplate 函数：在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像 minMaxLoc 函数：在给定的矩阵中寻找最大和最小值，并给出它们的位置 几种常见的模板匹配 ...
数字图像处理-模板匹配
《机器视觉算法与应用》 目录 1. 基于灰度值的模板匹配 1.1. SAD & SSD 1.2. NCC 1.3. （提前）终止标准 2. 图形金字塔加速匹配 3. 基于灰度值的亚像素精度匹配 4. ...
图像处理_imgproc笔记（1）
图像处理_滤波器 （1）图像的平滑处理 图像的平滑也称模糊，平滑处理需要一个滤波器，最常用的滤波器就是线性滤波器，线性滤波器的输出像素值是g(x,y)，是输入像素值是 f(x,y)的加权 ...
图像处理中导数和模板的求法
图像处理中使用的导数 copyright 版权所有，严禁抄袭，转载需获得本人授权,邮箱：zhaogoodwell@gmail 前言 工欲善其事必先利其器，在图像处理中最常用的数学基础有导数、卷积。今天我们主要讨论下数字图像处理中的导数，从从连续函数的导数概念出发，再到离散情况下的导数 ...
Matlab图像处理学习笔记（三）：基于匹配的目标识别
如果要在一幅图像中寻找已知物体，最常用且最简单的方法之一就是匹配。 在目标识别的方法中，匹配属于基于决策理论方法的识别。匹配方法可以是最小距离分类器，相关匹配。本文code是基于最小距离分类器，基于相关匹配的与此类似。 本文涉及到的知识点如下： 1、目标识别. 2、基于决策理论方法的识别 ...
【FPGA笔记】基于FPGA的图像处理
图像处理系统设计注意点： 1.将算法开发和FPGA实现分离 用软件的图像处理环境可以使用大批量的图像样本进行测试及调试算法，再将算法映射到硬件上，这样大大节省了硬件调试周期。 2.算法的精度 图像处理的算法中，大部分需要采用浮点数运算，而浮点数运算再FPGA中是非常不划算的，因此需要 ...
图像处理笔记（十一）：噪声模型
本节笔记致力于讨论什么样的噪声用什么样的方法来降噪，及找出每种噪声的特点以识别噪声 高斯噪声：概率密度函数（PDF）符合正态分布 瑞利噪声 伽马噪声 指数噪声 均匀噪声 椒盐噪声 周期噪声：图像获取过程中由于电力或机电干扰产生，通过频率域滤波处理，使用带阻滤波器消除 ...