基于VS2010+ OpenCV2.代码可以读入视频,也可以读摄像头,两者的选择只需要在代码中稍微修改即可.对于视频来说,运行会先显示第一帧,然后我们用鼠标框选要跟踪的目标,然后跟踪器开始跟踪每一帧.对摄像头来说,就会一直采集图像,然后我们用鼠标框选要跟踪的目标,接着跟踪器开始跟踪后面的每一帧.具体代码如下: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; // Global variables Re

Atitit opencv模板匹配attilax总结 找一幅图像的匹配的模板,可以在一段视频里寻找出我们感兴趣的东西,比如条形码的识别就可能需要这样类似的一个工作提取出条形码区域(当然这样的方法并不鲁棒).而OpenCV已经为我们集成好了相关的功能.函数为matchTemplate. 所谓模板匹配就是在一幅图像中寻找和模板图像(patch)最相似的区域.该函数的功能为,在输入源图像Source image(I)中滑动框,寻找各个位置与模板图像Template image(T)的相似度,并将结果保

Atitit opencv 模板匹配 1.1. 图片1 1.2. Atitit opencv 模板匹配  6中匹配算法貌似效果区别不大1 1.3. 对模板缩放的影响 一般的缩放可以,太大了就歇菜了..2 1.4. Code2 1.1. 图片 1.2. Atitit opencv 模板匹配  6中匹配算法貌似效果区别不大 //创建于原图相同的大小,储存匹配度 Mat result = Mat.zeros(source.rows(),source.cols(),CvType.CV_32FC1); /

参考文档:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html#id2 最近一直在做一个logo检测的项目,检测logo的有无,接触到模板匹配.模板匹配虽然精度不高,但选择恰当的方法,设置合适的阈值也能起到一定作用.有的时候我们还能用模板匹配来定位.下面对模板匹配进行一个总结. 模板匹配:模板匹配是一项在一幅图像

minMaxLoc函数: void minMaxLoc( const Mat& src, double* minVal, double* maxVal=0, Point* minLoc=0, Point* maxLoc=0, const Mat& mask=Mat() ); 说明: 1 minMaxLoc寻找矩阵(一维数组当作向量,用Mat定义) 中最小值和最大值的位置. 2 参数若不需要,则置为NULL或者0,即可. 3 minMaxLoc针对Mat和MatND的重载中 ,第5个参数是可

1单匹配: 测试图片:   code: #include <opencv\cv.h> #include <opencv\highgui.h> #include <opencv\cxcore.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> /* 模板匹配法 --图片查找 滑动窗口的原理 用等大小的模板窗口在范围中进行滑动 然后查找匹配 */ int main(int argc, char* argv[]){ Ip

模板匹配介绍 模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域. 所以模板匹配首先需要一个模板图像T(给定的子图像) 另外需要一个待检测的图像-源图像S 工作方法,在带检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大. OpenCV中提供了六种常见的匹配算法如下: 1.计算平方不同 2.计算相关性 3.计算相关系数 模板匹配介绍 – 匹配算法介绍 1.计算归一化平方不同 2.计算归一化相关性 3.计算归一化相关系数 matchTempla

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> #include <math.h> #ifdef _DEBUG #pragma comment ( lib,"opencv_highgui244d.lib" ) #pragm

private void Search_Click(object sender, RoutedEventArgs e)//查询定位文本 { List<TextRange> textRanges = FindWordFromPosition(richTextBox1.Document.ContentStart, txtSearch.Text); foreach (var range in textRanges) { range.ApplyPropertyValue(TextElement.For

模板匹配功能介绍的很好的一篇博客:https://www.cnblogs.com/XJT2018/p/9934139.html 就如上述博客所言:“若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效.” 具体在测试铭牌识别时,几次测试内,就发现精度非常不可靠.哪怕是从原图中截取一个子图,只要图像大小发生变化,最大匹配相似度也就0.3多,而该子图与其他图片的相似度就发现有超过0.4的. 总结:该功能,受限太多.

https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_imgproc/py_template_matching/py_template_matching.html 图片中找人游戏 https://machinelearningmastery.com/using-opencv-python-and-template-matching-to-play-wheres-waldo/ template和原图不同分辨率,查找 https://www.pyi

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from cv2 import COLOR_BGR2GRAY def main(): # 读取原图 img_rgb = cv2.imread("d:/img-src.png") # 转为灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, COLOR_BGR2GRAY) # 读取模版图 template = cv2

前言 因工作需要,需要定位图片中的二维码:我遂查阅了相关资料,也学习了opencv开源库.通过一番努力,终于很好的实现了二维码定位.本文将讲解如何使用opencv定位二维码. 定位二维码不仅仅是为了识别二维码:还可以通过二维码对图像进行水平纠正以及相邻区域定位.定位二维码,不仅需要图像处理相关知识,还需要分析二维码的特性,本文先从二维码的特性讲起. 1 二维码特性 二维码在设计之初就考虑到了识别问题,所以二维码有一些特征是非常明显的. 二维码有三个“回“”字形图案,这一点非常明显.中间的一个点位

目标检测与识别是计算机视觉中最常见的挑战之一.属于高级主题. 本章节将扩展目标检测的概念,首先探讨人脸识别技术,然后将该技术应用到显示生活中的各种目标检测. 1 目标检测与识别技术 为了与OpenCV 学习笔记 05 人脸检测和识别进行区分:需重新说明一下什么是目标检测. 目标检测是一个程序,它用来确定图像的某个区域是否有要识别的对象,对象识别是程序识别对象的能力.识别通常只处理已检测到对象的区域.若人们总是会在有人脸图像的区域去识别人脸. 在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,本章会用到:

在自动化测试中,基于xpath.js选择器.css选择器进行元素定位及判定的技术已经比较成熟.在实际应用中,无论是web端还是移动端,仍有很多时候需要根据页面内容.页面中的图像进行定位及判定,这里介绍一下基于opencv的图像识别技术在自动化测试中的应用. 这里我们使用selenium驱动测试,使用opencv进行页面元素判定. OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和

Atitit gui控件定位解决方案 1.1. 但是AUTOIT没有找图功能..可以请大侠们写一份这个UDF出来吗?1 1.2. ahk1 1.3. Java +opencv 模板匹配2 1.1. 但是AUTOIT没有找图功能..可以请大侠们写一份这个UDF出来吗? 1.2. ahk ImageSearch 可用于在屏幕上查找缺少文本或其文本不易被检索到的图形目标.例如,其可用于查找图形按钮.图标.网页链接.或游戏目标的位置.一旦定位,则可通过Click对这些目标进行点击. 某些时候可采用如下策

1.概述 前面介绍模板匹配的时候已经提到模板匹配时一种基于灰度的匹配方法,而基于特征的匹配方法有FAST.SIFT.SURF等.上面两篇文章已经介绍过使用Surf算法进行特征点检測以及使用暴力匹配(BruteForceMatcher)和近期邻匹配(FLANN)两种匹配方法.接下来将更深一步介绍利用Surf检測到的特征点以及匹配对进行图像匹配. 利用Surf算法进行图像匹配其一般流程为:检測物体特征点->计算特征点描写叙述子->使用BurteForceMatcher或FLANN进行特征点匹配-&

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

简介 调试应用程序时,调试器必须加载可执行模块的符号,以便能够显示有意义的调用堆栈.当前源代码行.变量值等.如果您曾经调试过在另一个系统上创建的小型转储,那么您已经知道除了符号之外,调试器还需要访问创建转储时由应用程序加载的相同版本的模块.如果调试器找不到与模块完全相同的版本(即匹配的模块),则无法加载模块的符号,从而严重限制了成功调试的可能性.在本文中,我们将讨论VS.NET和WinDbg调试器用来识别和定位匹配模块的规则.我们将看到如何告诉调试器在哪里查找匹配的模块.我们还将讨论无法找到匹配

Xpath 和 CSS Selector简介 CSS Selector CSS Selector和Xpath都可以用来表示XML文档中的位置.CSS (Cascading Style Sheets)是一种样式表语言,是所有浏览器内置的,用于描述以HTML或XML编写的文档的外观和样式.CSS Selector用于选择样式化的元素,所以理论上前端人员可以定位 DOM 节点并设置样式,那么对于测试人员这些元素也可以定位到. XPath XPath是XML路径语言,是一种查询语言,使用路径表达式浏览X

深度学习LiDAR定位:L3-Net 摘要 本文提出L3-Net--一种新颖的基于学习的LiDAR定位系统,可实现厘米级的定位,与现有最高水平的传统定位算法相媲美.与传统定位算法不同,本文创新地实现了使用各种深度神经网络结构来建立基于学习的定位算法.首先,L3-Net会学习专门针对不同现实驾驶场景中的匹配而优化的局部描述,在解决方案空间中建立的成本量上的3D卷积显著提高了定位精度.其次,使用RNN对车辆动力学进行建模,从而获得更好的时间平滑度和准确性.然后,本文使用新收集的数据集全面验证了L3-