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opencv 模板匹配我的其他文章 AKAZE 局部特征匹配级联分类器使用等比例缩放图片给图片加 logo 鱼眼校正智能答卷识别 opencv 滤镜效果灰度图像增强方式更多文章正在写作过程中 基础知识点模板匹配意思就是找一副已经存在的图片 从其他图片中查找近似的图片 接下来我们准备两幅大图 一副小图准备两幅大图 监控里面的截图并且时间不一样 角度也不一样图片一图片二可以看出两幅图片是不一样的 由于摄像头角度偏摆 部分图片并不一样 角度也不一致 showmethecod include lt

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基础知识点

模板匹配意思就是找一副已经存在的图片，从其他图片中查找近似的图片，接下来我们准备两幅大图，一副小图

小图
准备两幅大图，监控里面的截图并且时间不一样，角度也不一样
图片一
大图一
图片二
在这里插入图片描述
可以看出两幅图片是不一样的，由于摄像头角度偏摆，部分图片并不一样，角度也不一致












show me the code

#include  
     #include  
     #include  
     #include  
     #include  
     using namespace std; using namespace cv; int main() { 
    Mat img,img2, templ, result,result2; img = imread("./big.jpg"); img2 = imread("./big2.jpg"); templ = imread("./temp.jpg"); imshow("t1", templ); int result_cols = img.cols - templ.cols + 1; int result_rows = img.rows - templ.rows + 1; result.create(result_cols, result_rows, CV_32FC1); //matchTemplate(img, templ, result, TM_SQDIFF_NORMED);//这里我们使用的匹配算法是标准平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF_NORMED，数值越小匹配度越好 matchTemplate(img, templ, result, TM_CCOEFF_NORMED);//数值越小匹配度越好 matchTemplate(img2, templ, result2, TM_CCOEFF_NORMED);//数值越小匹配度越好 normalize(result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat()); normalize(result2, result2, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat()); double minVal = -1; double maxVal; Point minLoc; Point maxLoc; Point matchLoc; //cout << "匹配度：" << minVal << endl; minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat()); cout << "匹配度 min:" << minVal<<" max:" <<maxVal<< endl; //matchLoc = minLoc; matchLoc = maxLoc; rectangle(img, matchLoc, Point(matchLoc.x + templ.cols, matchLoc.y + templ.rows), Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0); imshow("img", img); minMaxLoc(result2, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat()); cout << "匹配度 min:" << minVal << " max:" << maxVal << endl; matchLoc = maxLoc; rectangle(img2, matchLoc, Point(matchLoc.x + templ.cols, matchLoc.y + templ.rows), Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0); imshow("img2", img2); waitKey(0); return 0; }

执行

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