Opencv 使用绝对值差和进行模式匹配

以下是关于Opencv 使用绝对值差和进行模式匹配的详细讲解。

Opencv 使用绝对值差和进行模式匹配基本原理

Opencv 使用绝对值差和进行模式匹配是一种常用的图像处理技术，可以用于在图像中查找指定的模式。具体实方法包括：

• cv2.absdiff 函数：用于计算两个图像的绝对值差。
• cv2.threshold：用于对图像进行二值化处理。
• cv.findContours 函数：用于查找图像中的轮廓。

绝对值差和算法的基本原理是将模板图像与待匹配图进行比较，计算两个图像的绝对值差，然后对差值图像进行二值化处理，最后查找差值图像中的轮廓，找到最大轮廓的位置即为匹配位置。

Opencv 使用绝对值差和进行模式匹配的使用方法

Opencv 库提供 cv.absdiff 函数，可以用于计算两个图像的绝对值差。函数的基本语法如下：

dst = cv2.absdiff(src1, src2[, dst])

其中，src1 src2 表示待比较的两个图像，dst 表示输出的差值图像。

示例说明

下面是两个 Opencv 使用绝对值差和进行模式匹配的示例：

示例1：使用 absdiff 函数对图像进行差值计算

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img1 = cv2.imread('test.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('template.jpg', 0)

# 对图像进行差值计算
diff = cv2.absdiff(img1, img2)

# 对差值图像进行二值化处理
ret, thresh = cv2(diff, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找差值图像中的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 获取最大轮廓的位置
_area = 0
max_contour = None
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area > max_area:
        max_area = area
        max_contour = contour
x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour)

# 在原始图像中标记匹配位置
cv2.rectangle(img1, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

# 显示原始图和匹配后的图像
cv2.imshow('image', img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行该代码，系统会显示原始图像和匹配后的图像。

示例2：使用 absdiff 函数对图像进行差值计算

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img1 = cv2.imread('test.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('template.jpg', 0)

# 对图像进行差值计算
diff = cv2.absdiff(img1, img2)

# 对差值图像进行二值化处理
ret thresh = cv2.threshold(diff, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找差值图像中的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 在原始图像中标记匹配位置
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(img1, (x, y), (x + w, y + h), (0 0, 255), 2)

# 显示原始图像和匹配后的图像
cv2.imshow('image', img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行该代码，系统会显示原始图像和匹配后的图像。

结论

Opencv 使用绝对值差和进行模式匹配是一种常用的图像处理技术，可以用于在图像中查找指定的模式。通过 Opencv 中的 cv2.absdiff 函数、cv2.threshold 函数和 cv2.findContours 函数，可以实现对图像的绝对值差和算法的模板匹配操作。通过本文介绍，应该已经了解 Opencv 使用绝对值差和进行模式匹配的基本原理、方法和两个示例说明，根据需要灵活使用。