這篇文章主要介紹“Opencv圖色識別的用法”，在日常操作中，相信很多人在Opencv圖色識別的用法問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”O(jiān)pencv圖色識別的用法”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

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最近研究了一下圖色識別，想用opencv測試一下，這里記錄一下過程。

參考網(wǎng)上的教程主要使用matchTemplate這個函數(shù)，看一下python的版本

兩張圖片：

生成圖片

可以看到通過模板（第一張圖）準(zhǔn)確的匹配出了在第二張圖中的位置，我們改一下代碼打印一下時間

性能確實強勁，整個圖片掃描和過濾閥值使用了5毫秒左右

考慮的實際部署可能使用c++，順便測試一下

#include

#include

#include

#include

using namespace std;

using namespace cv;

const char *image_window = "Source Image";

const char *templ_window = "Templ window";

void matchingMethod(Mat &img, Mat &templ);

int main(int argc, char **argv)

{

    Mat img = imread(argv[1], IMREAD_GRAYSCALE);

    Mat templ = imread(argv[2], IMREAD_GRAYSCALE);

    matchingMethod(img, templ);

    waitKey(0);

    return 0;

}

void matchingMethod(Mat &img, Mat &templ)

{

    TickMeter tm;

    cout << "開始...\n";

    tm.start();

    Mat result;

    matchTemplate(img, templ, result, 5);

    int cols = templ.cols;

    int rows = templ.rows;

    int width = result.cols;

    float *ip = (float *)result.data;

    for (int i = 0, ilenght = result.rows; i < ilenght; i++)

    {

        for (int j = 0, jlenght = result.cols; j < jlenght; j++)

        {

            int index = i * width + j;

            if (ip[index] >= 0.8) //大于0.8視為命中

            {

                Point p1 = Point(j, i);

                Point p2 = Point(j + cols, i + rows);

                rectangle(img, p1, p2, Scalar::all(255), 1, 1, 0);

            }

        }

    }

    tm.stop();

    cout << "花費時間: " << tm.getTimeMilli() << "ms" << endl;

    cout << "結(jié)束.\n";

    imshow(image_window, img);

    imshow(templ_window, templ);

}

由于在c++里面不能使用numpy庫，所以在閥值過濾的時候使用了雙重for循環(huán)，也嘗試過其他函數(shù)發(fā)現(xiàn)要在矩陣?yán)锩孢^濾閥值直接獲取索引的函數(shù)我沒有找到（對于并行操作來說這樣兩個for循環(huán)肯定效率很低），后面找到了再補充，運行看一下效果：

編譯，使用-O2優(yōu)化:

g++ -std=c++11 -O2 main.cpp -o main `pkg-config --cflags –libs opencv4`

看一下效果

時間跟python差不多，如果去掉rectangle應(yīng)該是要比python快的，如果能夠把閥值過濾通過矩陣的方式操作應(yīng)該時間會更短。

到此，關(guān)于“Opencv圖色識別的用法”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
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