問題タブ [matchtemplate]

OpenCV 3.0.0 では、templateMatch の実行中にマスクを指定する機能が追加されました。マスクを指定すると、次のエラーが発生します。error: (-215) (depth == CV_8U || depth == CV_32F) && type == _templ.type() && _img.dims() <= 2 in function matchTemplateMask

テンプレート画像 (透明度のある PNG):

ソース画像:

コード

画像の種類に問題はありませんか？matchTemplate メソッドの新しい mask パラメーターを使用した例 (Python で) を見つけることができません。マスクの作り方わかる人いますか？

ドキュメントを読んでインターネット全体を検索した後でも、openCV からの matchTemplate 関数の出力を解釈する方法がわかりません。

私が理解していること：

写真のすべての部分に一致する値を持つ一種の行列が得られることを理解しています。このマトリックスの各要素によって、テンプレートとの類似性が決まります。

たとえば、一致する値が 0.7 未満のすべての場所を次のようにフィルタリングできます。

numpy.where(result >= 0.7)

私が理解していないのは、この情報が matchTemplate 関数から取得した出力にどのように格納されているか、および出力から一致の位置を抽出する方法です。

基本的に私がやりたいことは、いくつかのテンプレートを 1 つの画像に一致させ、どのテンプレートがどの場所に最もよく一致するかを判断することです (場所に適用されたすべてのテンプレートの最大の matchingValue があります)。

私の考えは、一致する値をすべてのテンプレートのマトリックスに抽出し、マトリックス (それらの要素) を互いに比較して最適な一致を見つけることです。

助けてくれてありがとう、私が間違っているところを修正してください、

こんにちはドン

以下の方法を使用して成功しましたが、以下の方法のような近似ではなく、正確な回転角度を提供するためのより時間効率の良い代替手段が他にあるはずです。フィードバックをお待ちしております。

この手順は、次の手順に基づいています。

1. テンプレート イメージをインポートします (例: 方向が 0º の場合)。
2. 同じ画像の個別の配列を作成しますが、それぞれが最も近いものと比較して 360º/rotatesteps で回転します (つまり、30 から 50 の回転した画像)

だから私は得る：

角度 = [0, 10.0, 20.0, 30.0, .../..., 340.0, 350.0]

image_array = [image_1, image_2, image_3, ...] ここで、image_i は numpy 配列の別のチャネルです。

3. 以前に回転して配列に保存したサンプル画像と比較して、角度を見ている「test_image」を取得します
4. 一連の cv2.matchTemplate() と cv2.minMaxLoc() に従って、回転した画像の角度が「test_image」に最もよく一致するものを見つけます。

5. そして最後に、サンプル画像に一致する離散化された角度を、「max_val」の最高値を持つテンプレート画像に対応するものとして選択します。

これは、結果の精度が、回転したテンプレート画像の量に応じてより高い/より低い精度の近似に基づいていること、および回転したテンプレートの数が増加したときにかかる立ち上がり時間に基づいていることを念頭に置いてうまく機能することが証明されています...

画像の一種の「方向ベクトル」を生成するなど、さまざまな方法に基づいた他のよりスマートな代替手段があるに違いないと確信しており、結果の数値だけをサンプルテンプレートから以前に知られている数値と比較します...

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