OpenCV-Python：模板匹配
啥叫模板匹配 模板匹配就是在大图中找小图，也就说在一幅图像中寻找另一幅模板图像的位置： OpenCV使用 cv2.matchTemplate() 实现模板匹配。 匹配函数返回的是一幅灰度图，最白的地方表示最大的匹配。使用 cv2.minMaxLoc() 函数 ...
原文：OpenCV-Python系列之模板匹配
我们在之前讨论OpenCV的轮廓以及直方图时已经接触过类似的匹配，事实上，它们原理基本上差不多，都是用一幅模板图像和原图进行匹配，从而找到原图中相应的地方，作为OpenCV中的一种最基本的目标识别的方法，模板匹配有其一定的作用，今天我们来具体的进行讨论。 模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。为此，OpenCV带有一个函数cv.matchTemplate 。 它只是将模板图像 ...
2021-12-08 09:05 0 805 推荐指数：
相关推荐
OpenCV-Python 特征匹配 | 四十四
目标 在本章中， 我们将看到如何将一个图像中的特征与其他图像进行匹配。 我们将在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器 Brute-Force匹配器的基础 蛮力匹配器很简单。它使用第一组中一个特征的描述符，并使用一些距离计算将其与第二组 ...
OpenCV-Python系列之图像腐蚀与膨胀
我们在前两次教程中概述了OpenCV对于图像的滤波，通常对于一个实战项目而言，滤波之后的下一步操作就是图像的形态学处理了，从本次教程开始，我们正式步入了OpenCV图像形态学处理的部分。 形态学（morphology）一词通常表示生物学的一个分支，该分支主要研究动植物的形态和结构。而我们图像处理 ...
OpenCV-Python系列之ORB算法
ORB是2011年ICCV上作者Rublee所提出，主要针对目前主流的SIFT或者SURF等算法的实时性进行改进。当然在实时性大为提升的基础上，匹配性能也在一定程度较SIFT与SURF算法降低。但是，在图像Two Views匹配对之间变换关系较小时，能够匹配性能逼近SIFT算法，同时计算耗时 ...
OpenCV-Python系列之稀疏光流
之前介绍的两种算法对于视频中的跟踪而言仍然有一定的局限性。这次我们来讨论一种光流估计的方法用于进行目标跟踪。 光流是物体或者摄像头的运动导致的两个连续帧之间的图像对象的视觉运动的模式。它是一个向量场， ...
OpenCV-Python系列之SURF算法
我们在上个教程讨论了SIFT算法用于检测特征点，SIFT算法对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，对视角变换、仿射变化、噪声也保持一定程度的稳定性，是一种非常优秀的局部特征描述算法。但是其实时性相对 ...
OpenCV-Python系列之稠密光流
之前我们讨论过LK算法，其本质来讲属于稀疏光流算法，我们在OpenCV中所用的函数为：calcOpticalFlowPyrLK。这次来介绍一种稠密光流算法（即图像上所有像素点的光流都计算出来），它由Gunnar Farneback 所提出。 光流是由物体或相机的运动引起的图像对象在两个连续帧之间 ...
OpenCV-Python系列之OTSU算法
上一个教程中，我们谈到了关于图像二值化的两种方法，一种是固定阈值法，另一种是自适应阈值法，总的来说，自适应阈值法在某些方面要由于固定阈值法，但还没完，这次我们将隆重介绍我们的重量级选手，也就是OTSU ...