模板匹配
1 #模板匹配 2 #模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动 3 #计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有6种 4 #然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。 5 #假如原图形是AxB大小，而模板是axb大小，则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1) 6 #TM_SQDIFF:计算平方不同，计算出来的值越小，越相关 7 #TM_CCORR:计算相关性，计算出来的值越大，越相关 8 #TM_cCOEFF:计算相关系数，计算出来的值越大，越相关 9 #TM_SQDIFF_NORMED:计算归一化平方不同，计算出来的值越接近0，越相关 10 #TM_CCORR_NORMED:计算归—化相关性，计算出来的值越接近1，越相关 11 #TM_CCOEFF_NORMED:计算归一化相关系数，计算出来的值越接近1，越相关 12 templte = cv2.imread('test2.png'); 13 res = cv2.matchTemplate(img,templte,cv2.TM_SQDIFF) 14 minval,maxval,minloc,maxloc = cv2.minMaxLoc(res)
匹配多个对象，搞个数组存进去，对于每个符合的对象保留即可
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