[视频]【图像处理】基于Fourier变换的模版匹配

方法/步骤

读取灰度图：

img=cv2.imread('0.png',0)

pic=cv2.imread('1.png',0)

把模版上下左右翻转（也就是绕中心旋转180°），然后补全模版，使之和原图一样大，不足的地方用0代替。

对img和fig进行Fourier变换：

把fimg和ffig的对应点乘起来：

对rig进行反Fourier变换：

最亮的地方，为我们提供了模版与原图的相对位移的信息。

p,q=np.where(rea==np.max(rea))

这是模版在原图中右下角的位置。在原图中标注模版位置：

cv2.rectangle(img0,(q,p),(q-v,p-u),(0,0,255),2)

注意：这个匹配方法用时不到2秒。

用前文的匹配方法，试了一下，得到同样的位置，不过计算用时多达60秒。

编辑于2019-01-18，内容仅供参考并受版权保护

经验备注

本文网址：https://www.5058.cn/article/e3c78d64f798363c4d85f570.html