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  • 图像匹配图像匹配图像匹配图像匹配图像匹配图像匹配图像匹配图像匹配图像匹配
  • 本代码是sift特征提取代码,sift特征可以用于人脸识别,图像检索 图像匹配 图像拼接,sift特征具有旋转不变形,尺度不变形,光照不变形等,此算法已广泛应用于人脸识别 图像检索 图像匹配 图像拼接的研究。...
  • 匹配图像C++代码

    2014-08-14 18:52:54
    匹配图片,图像代码,图像变换,图像增强。
  • python与opencv图像处理基础总结,模板匹配匹配的原理和几种常用算法,python调用opencv相关API的方法,图像二值化的处理,python调用opencv中的全局阈值函数和局部阈值函数,对图像图像阈值分割,实现图像二值化...

    一、模板匹配

    1. 匹配原理

    模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效。

    • 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(给定的子图像)
    • 另外需要一个待检测图像—源图像
    • 在待检测图像上,从左到右,从上向下,计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配度越高,两者相同的可能性越大。

    2. 匹配算法

    • TM_SQDIFF是平方差匹配;TM_SQDIFF_NORMED是标准平方差匹配。利用平方差来进行匹配,最好匹配为0;匹配越差,匹配值越大。
    • TM_CCORR是相关性匹配;TM_CCORR_NORMED是标准相关性匹配。采用模板和图像间的乘法操作,数越大表示匹配程度较高,0表示最坏的匹配效果。
    • TM_CCOEFF是相关性系数匹配;TM_CCOEFF_NORMED是标准相关性系数匹配。将模版对其均值的相对值与图像对其均值的相关值进行匹配,1表示完美匹配,-1表示糟糕的匹配,0表示没有任何相关性(随机序列)。

    从简单的测量(平方差)到更复杂的测量(相关系数),可获得越来越准确的匹配(同时也意味着越来越大的计算代价)。

    3. opencv相关API

    opencv的目标匹配函数

    cv2.matchTemplate(image, templ, method, result=None, mask=None) -> result
    
    mage参数表示待检测源图像,必须是8位整数或32位浮点。
    templ参数表示模板图像,必须不大于源图像并具有相同的数据类型。
    method参数表示计算匹配程度的方法。
    result参数表示匹配结果图像,必须是单通道32位浮点。如果image的尺寸为W x H,templ的尺寸为w x h,则result的尺寸为(W-w+1)x(H-h+1)

    opencv的函数minMaxLoc:在给定的矩阵中寻找最大和最小值,并给出它们的位置。 该功能不适用于多通道阵列,如果需要在所有通道中查找最小或最大元素,要先将阵列重新解释为单通道。

    minMaxLoc(src, mask=None) -> minVal, maxVal, minLoc, maxLoc
    
    src参数表示输入单通道图像
    mask参数表示用于选择子数组的可选掩码
    minVal参数表示返回的最小值,如果不需要,则使用NULL。
    maxVal参数表示返回的最大值,如果不需要,则使用NULL。
    minLoc参数表示返回的最小位置的指针(在2D情况下); 如果不需要,则使用NULL。
    maxLoc参数表示返回的最大位置的指针(在2D情况下); 如果不需要,则使用NULL。
    

    opencv的函数 rectangle 用于绘制矩形

     cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color, thickness=None, lineType=None, shift=None) -> img
     
    img参数表示源图像
    pt1参数表示矩形的一个顶点(左上)
    pt2参数表示与pt1相对的对角线上的另一个顶点(右下)
    color参数表示矩形线条颜色 (RGB) 或亮度(灰度图像)
    thickness参数表示组成矩形的线条的粗细程度,取负值时(如 CV_FILLED)函数绘制填充了色彩的矩形。
    lineType参数表示线条的类型
    shift参数表示坐标点的小数点位数
    

    代码如下:

    import cv2 as cv
    import numpy as np
    
    
    def template_matching():
        sample = cv.imread(r'./test/031.png')    # 模板图像
        target = cv.imread(r'./test/030.jpg')    # 待检测图像
        cv.imshow('sample', sample)
        cv.imshow('target', target)
        # 三种模板匹配算法
        methods = [cv.TM_SQDIFF_NORMED, cv.TM_CCORR_NORMED, cv.TM_CCOEFF_NORMED]
        height, width = sample.shape[:2]   # 模板图像的高 宽
        for method in methods:
            print(method)
            result = cv.matchTemplate(image=target, templ=sample, method=method)  # 计算那个区域匹配最好
            # 在匹配的结果中寻找   最小值  最大值及最小、最大值的位置
            min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(result)
            if method == cv.TM_SQDIFF_NORMED:   # 如果是标准平方差匹配  取最小值位置
                left_top = min_loc
            else:
                left_top = max_loc
            right_bottom = (left_top[0] + width, left_top[1] + height)  # 加上宽  高
            # 匹配到最佳位置    画小矩形
            cv.rectangle(img=target, pt1=left_top, pt2=right_bottom, color=(0, 0, 255), thickness=2)
            cv.imshow('match-' + np.str(method), target)
    
    template_matching()
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    

    运行效果如下:

    模板图像


    匹配结果如下:

    在这里插入图片描述

    二、图像二值化

    在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,图像的二值化使图像中数据量大为减少,从而能凸显出目标的轮廓。

    该函数的阈值操作属于像素级的操作,在灰度图中,每个像素都对应一个灰度值(0~255,0黑、255白),我们将阈值函数 threshold() 应用于图像,图像的灰度值与阈值进行比较,从而实现二值化处理,目的是滤除太大或太小值像素、消除噪声,从而从灰度图中获取二值图像(将图像的灰度值设置为0或255),实现增强整个图像呈现更为明显的黑白效果,同时也大大减少了数据量。

    import cv2 as cv
    import numpy as np
    
    
    # 全局
    def threshold_image(image):
        gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
        ret, binary = cv.threshold(src=gray, thresh=0, maxval=255, type=cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
        # ret, binary = cv.threshold(src=gray, thresh=0, maxval=255, type=cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIANGLE)
        # ret, binary = cv.threshold(src=gray, thresh=115, maxval=255, type=cv.THRESH_BINARY)
        # ret, binary = cv.threshold(src=gray, thresh=127, maxval=255, type=cv.THRESH_BINARY_INV)  # 相反
        # ret, binary = cv.threshold(src=gray, thresh=127, maxval=255, type=cv.THRESH_TRUNC)
        # ret, binary = cv.threshold(src=gray, thresh=130, maxval=255, type=cv.THRESH_TOZERO)
        print(f'threshold value:{ret}')    # 阈值    看图像信息丢失情况
        cv.imshow('threshold binary image', binary)
    
    
    # 局部  自适应阈值
    def local_image(image):
        gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
        # dst = cv.adaptiveThreshold(src=gray, maxValue=255, adaptiveMethod=cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
        #                      thresholdType=cv.THRESH_BINARY, blockSize=25, C=10)     # blockSize必须是奇数  C 常量
        dst = cv.adaptiveThreshold(src=gray, maxValue=255, adaptiveMethod=cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
                                   thresholdType=cv.THRESH_BINARY, blockSize=25, C=10)  # blockSize必须是奇数  C 常量
    
        cv.imshow('local binary image', dst)
    
    # 自定义   均值作为阈值
    def custom_image(image):
        gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
        h, w = gray.shape[:2]
        m = np.reshape(gray, [1, h * w])
        mean = m.sum() / (w * h)
        print(f'mean:{mean}')
        ret, binary = cv.threshold(gray, mean, 255, cv.THRESH_BINARY)
        cv.imshow('custom binary image', binary)
    
    
    
    src = cv.imread(r'./test/014.png')
    cv.imshow('input image', src)
    threshold_image(src)
    local_image(src)
    custom_image(src)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    

    1. 全局阈值函数

    cv2.threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None)
    
    src - 输入图像(多通道,8位或32位浮点)
    thresh - 阈值
    maxval - 最大值
    type - 阈值类型
    dst - 输出图像(与src相同大小和类型以及相同通道数的数组/图像)
    

    阈值类型

    • cv2.THRESH_BINARY 二值阈值化 —— 像素值大于阈值的设为最大值,小于阈值的设为最小值。
    • cv2.THRESH_BINARY_INV 反向二值阈值化 —— 像素值大于阈值的设为最小值,小于阈值的设为最大值。
    • cv2.THRESH_TRUNC 截断阈值化 —— 像素值大于阈值的设为阈值,小于阈值的保持原来的像素值。
    • cv2.THRESH_TOZERO 超过阈值被置0 —— 像素值大于阈值的置为0,小于阈值的保持原来的像素值。
    • cv2.THRESH_TOZERO_INV 像素值大于阈值的保持原来的像素值,小于阈值的置为0。


    这些函数都有两个返回值,第一个返回值为使用的阈值,第二个就是阈值化后的图像。

    最大类间方差法(OTSU算法 大津法)

    对于图像二值化的简单阈值法,我们需要自己提供一个阈值,而最大类间方差法可以根据图像特性,选择最佳的阈值,故它也被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响。按照最大类间方差法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大。

    它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。

    • 应用:是求图像全局阈值的最佳方法,应用不言而喻,适用于大部分需要求图像全局阈值的场合。
    • 优点:计算简单快速,不受图像亮度和对比度的影响。
    • 缺点:对图像噪声敏感;只能针对单一目标分割;当目标和背景大小比例悬殊、类间方差函数可能呈现双峰或者多峰,这个时候效果不好。

    代码如下:

    import cv2 as cv
    
    
    # 全局
    def threshold_image(image):
        gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
        ret, binary = cv.threshold(src=gray, thresh=0, maxval=255, type=cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
        print(f'threshold value:{ret}')    # 阈值    看图像信息丢失情况
        cv.imshow('threshold binary image', binary)
    
    
    # 局部  自适应阈值
    def local_image(image):
        gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    
        dst = cv.adaptiveThreshold(src=gray, maxValue=255, adaptiveMethod=cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
                                   thresholdType=cv.THRESH_BINARY, blockSize=25, C=10)  # blockSize必须是奇数  C 常量
    
        cv.imshow('local binary image', dst)
    
    
    src = cv.imread(r'./test/014.png')
    cv.imshow('input image', src)
    threshold_image(src)
    local_image(src)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    

    运行效果如下:

    2. 局部阈值函数

    全局阈值法对于某些光照不均的图像,这种全局阈值分割的效果不好。
    而利用局部阈值法,根据图像上的每一个小区域计算与其对应的阀值。因此在同一幅图像上的不同区域采用的是不同的阀值,从而使我们在亮度不同的情况下得到更好的结果。

    cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C, dst=None): 
    
    src - 输入图像(8位单通道图像)
    maxValue - THRESH_BINARY 和 THRESH_BINARY_INV 的最大值
    adaptiveMethod - 自适应阈值算法,平均 (ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C)或高斯(ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C)
    thresholdType - 阈值类型,必须为THRESH_BINARY或THRESH_BINARY_INV的阈值类型
    blockSize - 块大小(奇数且大于1)
    C - 常量,从平均值或加权平均值中减去的数
    

    代码如下:

    import cv2 as cv
    import numpy as np
    
    
    # 全局
    def threshold_image(image):
        gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
        ret, binary = cv.threshold(src=gray, thresh=0, maxval=255, type=cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
        print(f'threshold value:{ret}')    # 阈值    看图像信息丢失情况
        cv.imshow('threshold binary image', binary)
    
    
    # 局部  自适应阈值
    def local_image(image):
        gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
        dst = cv.adaptiveThreshold(src=gray, maxValue=255, adaptiveMethod=cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
                                   thresholdType=cv.THRESH_BINARY, blockSize=25, C=10)  # blockSize必须是奇数  C 常量
    
        cv.imshow('local binary image', dst)
    
    
    src = cv.imread(r'./test/032.png')
    cv.imshow('input image', src)
    threshold_image(src)
    local_image(src)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    

    运行效果如下:

    展开全文
  • VisualSFM 的特征匹配 这是一个简单的程序: 使用 ORB 检测 /inputFiles... 即描述符可用于将训练图像集(在/inputFiles/images 中)与视频流/其他图像进行匹配,也可用于将视频流/图像中的关键点映射到由生成的点云中
  • Photoshop CS5 轻松匹配图像颜色

    千次阅读 2011-11-30 23:27:50
    匹配颜色命令能够使一幅图像的色调与另一幅图像的色调自动匹配,这样就可以使不同图片拼合时达到色调统一,或者对照其他图像的色调修改自己的图像色调。 【实例1】 操作步骤: 1、 同时打开两个“匹配1A”和...

    匹配颜色命令能够使一幅图像的色调与另一幅图像的色调自动匹配,这样就可以使不同图片拼合时达到色调统一,或者对照其他图像的色调修改自己的图像色调。

    【实例1】

    操作步骤:

    1、 同时打开两个“匹配1A”和“匹配1B” 实例图片文件。先点蓝被修改的“匹配1A”图片窗口,让它处于编辑状态。

    Photoshop CS5  轻松匹配图像颜色 Photoshop CS5  轻松匹配图像颜色
     

      2、 执行“图像/调整/匹配颜色”命令,打开“匹配颜色”对话框。其“匹配颜色”对话框设置和效果如下

    Photoshop CS5  轻松匹配图像颜色
     
    Photoshop CS5  轻松匹配图像颜色

    “匹配颜色”对话框设置说明:

    (1)对话框上方的 “目标图像”中“目标:显示被修改的图像文件名,如果目标图像中有选区存在的话,文件名下方的“应用调整时忽略选区”项目就会有效,此时可选择只针对选区还是针对全图进行色彩匹配。见“完全匹配”右图。

    (2)对话框下方的“图像统计选项中可以选择颜色匹配所参照的“源图像文件名”,这个文件必须是同时在Photoshop中处于打开状态,如果源文件包含多个图层,可在图层选项列表中只选择某一图层进行匹配。 

    (3)对话框中部的“图像选项”中可以设置匹配效果。“中和”选项的作用将使颜色匹配的效果减半,这样最终效果中接保留一部分原先的色调。如上图“完全匹配”和“中和匹配”效果对比。 

     除了参照另外一幅图像进行匹配外,如果正在制作的图像中有多个图层,那也可在本图像中的不同图层之间进行匹配

    如下面例子:“匹配1B”图片中要将划船人员皮肤颜色变成暖色。

    1、已打开的“匹配1B”图片,复制图层得背景副本,再复制一个透明图层1,填充图层1皮肤颜色。

    Photoshop CS5  轻松匹配图像颜色

      2、在图层面板关闭图层1眼睛,点蓝匹配的背景副本,执行“图像/调整/匹配颜色”命令,从下面 “匹配颜色”对话框中可以看到是背景副本图层与图层1之间匹配,“源”是图层1。选择背景副本图层作为目标图像。

    Photoshop CS5  轻松匹配图像颜色

      3、给背景副本添加蒙板,用黑色画笔将河水涂成原来颜色,把图层1去掉。效果见下右图:

    Photoshop CS5  轻松匹配图像颜色
     

     【实例2】

    操作步骤:

    1、 同时打开两个“匹配3A”女孩和“匹配3B”风景 实例图片。在图层面板中点蓝被修改(即目标匹配)的“匹配3A”图片窗口,让它处于编辑状态。

    Photoshop CS5  轻松匹配图像颜色

     

    2 、执行“图像/调整/匹配颜色”命令,打开“匹配颜色”对话框。其“匹配颜色”对话框设置如下,目标女孩匹配后颜色较浓,可用对话框中间的图像选项:调渐隐。也可适当再调明亮度、颜色强度。见下图:

    Photoshop CS5  轻松匹配图像颜色

     效果图:

    Photoshop CS5  轻松匹配图像颜色

     

    【实例3】

    操作步骤:

    1、 同时打开两个“匹配2A”小孩和“匹配2B” 小孩 实例图片。在图层面板点蓝被修改(即目标匹配)的“匹配2A”图片窗口,让它处于编辑状态。

    Photoshop CS5  轻松匹配图像颜色 Photoshop CS5  轻松匹配图像颜色  

    ( 匹配2A小孩图片)                                                                      ( 匹配2B小孩图片)

     2 、执行“图像/调整/匹配颜色”命令,打开“匹配颜色”对话框。其“匹配颜色”对话框设置见下图: Photoshop CS5  轻松匹配图像颜色

    效果图 :

    Photoshop CS5  轻松匹配图像颜色
    展开全文
  • 形状上下文matlab 怎么建立匹配模型数据库?想要通过形状上下文来识别一系列图像,用形状上下文,可能实现嘛?
  • OpenCV匹配图像的特征向量

    千次阅读 2014-12-28 22:36:51
    匹配两幅图像的特征向量。 使用函数  drawMatches  来绘制检测到的匹配点. #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui....


    在下面的程序中:

    • SurfFeatureDetector中,利用类内的detect函数可以检测出SURF特征的关键点,保存在vector容器中。
    • 使用 DescriptorExtractor 接口来寻找关键点对应的特征向量. 特别地:

    #include "opencv2/core/core.hpp"
    #include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
    #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
    #include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp>
    #include<opencv2/legacy/legacy.hpp>
    using namespace cv;
    
    
    int main( int argc, char** argv )
    {
    	Mat img_1 = imread( "F:\\VS2010\\OpenCVPro\\OpenCVTest\\Pic\\6.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );
    	Mat img_2 = imread( "F:\\VS2010\\OpenCVPro\\OpenCVTest\\Pic\\7.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );
    
    	if( !img_1.data || !img_2.data )
    	{ return -1; }
    
    	//-- Step 1: Detect the keypoints using SURF Detector
    	int minHessian = 400;
    	SurfFeatureDetector detector( minHessian );
    	std::vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2;
    	detector.detect( img_1, keypoints_1 );
    	detector.detect( img_2, keypoints_2 );
    
    	//-- Step 2: Calculate descriptors (feature vectors)
    	SurfDescriptorExtractor extractor;
    	Mat descriptors_1, descriptors_2;
    	extractor.compute( img_1, keypoints_1, descriptors_1 );
    	extractor.compute( img_2, keypoints_2, descriptors_2 );
    
    	//-- Step 3: Matching descriptor vectors with a brute force matcher
    	BruteForceMatcher< L2<float> > matcher;
    	std::vector< DMatch > matches;
    	matcher.match( descriptors_1, descriptors_2, matches );
    
    	//-- Draw matches
    	Mat img_matches;
    	drawMatches( img_1, keypoints_1, img_2, keypoints_2, matches, img_matches );
    	//-- Show detected matches
    	imshow("Matches", img_matches );
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }


    展开全文
  • 大致看了一下sift和surf算法,发现surf来匹配图像效率高一点,但是surf只匹配出两幅图对应的特征点,那基于什么情况可以判断两幅图匹配成功了呢? 我在opencv论坛问过,说是匹配之后会建立一个矩阵: if( !...
  • 图像匹配算法介绍图像匹配算法介绍图像匹配算法介绍图像匹配算法介绍图像匹配算法介绍图像匹配算法介绍
  • 图像处理之图像匹配

    千次阅读 2019-08-07 22:19:52
    该说图像匹配了,图像匹配在图片处理中的作用举重若轻,今天就带大家入门图像匹配,简单介绍一下基础的图像匹配吧。 何为图像匹配呢?在原图片中扣出一块区域,然后通过...**1.**通过欧式距离来匹配图像。 将所有像...

    该说图像匹配了,图像匹配在图片处理中的作用举重若轻,今天就带大家入门图像匹配,简单介绍一下基础的图像匹配吧。

    何为图像匹配呢?在原图片中扣出一块区域,然后通过这块区域的像素找到它在原始图片的位置,在今天所讲的是如此。

    来看看百度百科给下的定义吧: 通过对影像内容、特征、结构、关系、纹理及灰度等的对应关系,相似性和一致性的分析,寻求相似影像目标的方法。

    **1.**通过欧式距离来匹配图像。

    将所有像素值看成一个坐标(不用管它是多少维的),通过最小化这两个坐标的欧式距离来确定最终在原始图像上匹配的位置。
    欧式距离公式为:
    在这里插入图片描述
    下面通过代码来演示如何实现

    import cv2 
    import numpy as np
    
    def Distance(x,y):   #计算欧式距离
    	x = np.array(x)
    	y = np.array(y)
    	return np.sqrt(np.sum((x-y)*(x-y)))
    img1 = cv2.imread('1.jpg')  #原始图片
    img2 = img1[300:400,300:400]  #要匹配的区域
    
    h = img2.shape[0]
    w = img2.shape[1]
    mins = le5   距离的最小值
    for i in range(0,img1.shape[0]-h):  #遍历图片
    	for j in range(0,img1.shape[1]-w):
    			dist = img1[i:i+h,j:j+w]
    			loss = Distance(dist,img2)
    			if loss < mins:
    				now_h = i
    				now_w = j     #记住当前目标区域左上角的位置
    				mins = loss   #更新最小值
    
    cv2.rectangle(img1,(now_w,now_h),(now_w+w,now_h+h),(255,0,0))
    cv2,imshow('dist',img1)
    cv2,waitKey(0)
    
    
    

    2.通过差分矩阵求和 均值来匹配

    原理: 目标区域的像素值 - 模板区域的像素值,然后根据其和的大小 或者 其均值的大小来确定目标区域。

    下面直接通过代码来演示

    import cv2
    import numpy as np
    img1 = cv2.imread("1.jpg")
    img2 = img1[100:250,200:350]
    h , w = img2.shape[:2]
    findpt = []
    for i in range(0,img1.shape[0]-h):
        for j in range(0,img1.shape[1]-h):
        	com = img1[i:i+h,j:j+w] - img2
        	if np.mean(com)<20:    #np.sum(com) <1
        	findpt.append(i)
        	findpt.append(j)
        	break
     if len(findpt)>0:
        cv.rectangle(img1,(findpt[1],findpt[0]),(findpt[1]+w,findpt[0]+h),(255,0,0))
    
    cv.imshow('dsts',img1)
    cv.waitKey(0) 
    

    今天的图像匹配的入门基础讲解就说到这里了,下次再见。

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    2015-10-06 11:25:55
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空空如也

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