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先读小图再读大图然后从大图中找出跟小图匹配的部分
royforlinux
2004-04-29 04:38:06
用个直立图来做,原代码有吗?相似的也可以,能比较小图和大图有什么不同或同就可以了。
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先读小图再读大图然后从大图中找出跟小图匹配的部分
用个直立图来做,原代码有吗?相似的也可以,能比较小图和大图有什么不同或同就可以了。
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opencv+python图像
匹配
——模版
匹配
、特征点
匹配
最近在做图像检测上的项目,需要进行图像
匹配
的相关内容,查阅了opencv的
匹配
方法,整理了模版
匹配
和特征点
匹配
的内容,并总结成博客。 模版
匹配
与特征点
匹配
模板
匹配
模版
匹配
是一种最原始、最基本的识别方法。简单来说,模板
匹配
就是用一幅已知的模板图片在目标图片上依次滑动(类似于滑窗法),每次滑动都计算模板与模板下方的目标子图的相似度。 但模板
匹配
具有一定的局限性,也是我在实际操作时发现的。局限性主要表现在模版图片只能在目标图标上进行平行移动,若原图像
中
的
匹配
目标发生旋转或大小变化,该算法无效。也就是说,如
patch matching 图像块
匹配
算法
入实验室后,我读的第一篇paper是:Needle-Match: Reliable Patch Matching under High Uncertainty,其
中
涉及到了patch相似度
匹配
,作为一个新人我对此没有任何基础,我完全不懂如何
匹配
出相似的patch,当时在网上也没有找到说的很清楚的参考资料,经过两周的学习和matlab仿真,我简单讲讲如何
找出
一幅图
中
相似的p块和q块,这都是很简单的知识,仅仅献给初学者(若有错误欢迎指正): 在一幅512*512的灰度图
中
,以3x3的patch为例,在全图
匹配
OpenCV 2 学习笔记(26): 自选区域进行模板
匹配
在定位
中
通常需要根据目标区域特征在图像
中
找出
其正确的位置。使用比较多的方法还是模板
匹配
,模板
匹配
是根据区域的灰度值进行
匹配
,将结果存储在矩阵
中
,然后根据模板
匹配
所使用方法的不同寻找矩阵
中
最大值或者最小值就是最佳
匹配
。在opencv
中
使用cv::matchTemplate(src, temp, result, CV_TM_CCORR_NORMED);算子进行
匹配
。具体相关的解释见:http://
定位图像
中
子图像:直方图方向投影与图像
匹配
。
本篇文章讲解直方图反向投影与子图像
匹配
,原理及代码角度讲解 文章目录前言一. 直方图反向投影1. 原理浅析2. 应用及代码层面3. 代码讲解二. 图像
匹配
1. 浅显原理2. 代码实践①. 单对象模板
匹配
②. 多对象模板
匹配
3. 代码讲解①. 单目标
匹配
②. 多目标
匹配
* np.where()* python的 * 与 *** zip方法三. 总结 前言 该篇文章的主要内容牵扯到了一些多目标识别的基础,同时也是学习OpenCV必须掌握的东西,不仅仅是代码层面的,原理层面也必须要有一定的了解。 一. 直方图反
二分
匹配
大总结——Bipartite Graph Matchings[LnJJF]
文章目录二分
匹配
——Bipartite Graph Matchings[LnJJF]认识:什么是二分图?理解:现实模型如何与二分图相互转化?如何判断能否转化?能够转化的话,如何转化?应用:已知一个二分图,求最大
匹配
数的方法是什么?匈牙利算法示例解析匈牙利算法求二分图最大
匹配
的通用思路匈牙利算法核心
部分
代码展示(C++)——通用代码模板活用:那些题目不是求最大
匹配
数,但是可以转化为求最大
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数来做?1. 最小顶点覆盖数=最大
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数什么是最小顶点覆盖?为什么最小顶点覆盖数=最大
匹配
数?有什么现实模型,是问最小顶
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