Dinesh Bafna

Successful Entrepreneur and Business Leader

python テンプレートマッチング 精度 10

Summary. 今のプログラムではマッチング結果が-5°回転しただけで精度が低くなってしまいます。, 最も類似度が高い位置を取得し、それを描画した時に赤い正方形が-5°回転している形になりたいのですがどのようにプログラムを書き換えればよいかどなたか教えてください。, また、実行結果で一枚目の画像と二枚目の画像が同時に出力されるにはどうすればよいでしょうか, teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。, 評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。, 上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。, 要は,テンプレート画像と探索対象画像上の像との間に回転があるときに,回転角も結果として得たいということでしょうか., 誰でも考え付く方法としては「テンプレートを回転させてはテンプレートマッチングしてみることを,様々な回転角度で試す」という力業があります. 4)一部をカット:類似度=0.946 投稿 2019/11/26 15:36 テンプレートマッチングの精度を向上させたいです。 受付中. ※color2_srcは、テンプレート画像(カラー)の入力配列. 5)縦方向60%縮小:類似度=0.436 ここでは、skimage feature match_templateによりテンプレート画像と一致する部分を画像中から検出した例を示す。, 昨年、種まきしたストロンギロゴナムの現在(2019年9月)の画像を使用する。グレースケールとし、所定の位置で苗を切り取る。, imageの中のsabo(template)に該当する部分を求める。結果は相関係数の画像として得られる。相関係数が最も高いものが一致が良いことになる。, unravel_indexによって、np.argmax(result)のresult.shapeにおけるインデックスを求める。, plt.Rectangle((x, y), wsabo, hsabo, edgecolor=’green’, facecolor=’none’)によって、テンプレートと一致する座標を中心として、テンプレートと同じ縦横サイズの四角を描写する。, ax3.plot(x, y, ‘o’, markeredgecolor=’green’, markerfacecolor=’none’, markersize=10)により、相関係数像の最も高い部分に丸を表示している。他の苗も似ているため、相関係数の値は高くなっている。, このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。. 回答 1. Copyright © 2018-2020 サボテンパイソン All Rights Reserved. kp1, des1 = detector.detectAndCompute(gray1_src, None) 2018/07/18, 画像の中から対象物を識別する技術として用いられるのが「画像認識」です。例えば、写真を撮る際に目や鼻の位置関係や特徴から顔の位置を認識し、そこにピントが合うように自動ピント調整を行う機能などで利用されています。今回は、OpenCVで利用可能なマッチング手法での画像認識について紹介させていただきます。, マッチングの手法には、大まかに「領域ベースマッチング」と「特徴ベースマッチング」があります。最近では「機械学習」や「ディープラーニング」といった手法を用いた画像認識も注目を浴びていますが、こちらについては別の機会に説明いたします。, 一般にテンプレートマッチングと呼ばれる手法で、対象画像とテンプレート画像をピクセル単位で順次比較して行き、差分が少ない領域を探していく方法です。差分や類似性などの相関を計算するアルゴリズムが複数用意されているので、比較対象の画像によって使い分けを行います。, 1)180°回転:類似度=0.475 2 / クリップ 6)横方向60%縮小:類似度=0.456, cv2.matchTemplate(img_src, temp_src, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) 投稿 2019/11/26 15:36 ・編集 2019/11/26 15:37. その場合,走査窓範囲毎に「テンプレートを何度回転させたものとの相関値を計算すれば良さそうか」を求めてやることができるので,前記の360パターンとの比較を力技でやるような話と比べると計算量が軽くなる., 回答 score 10 . 方向毎のヒストグラムだとか,慣性主軸だとかを見ることで「方向(回転量)」をある程度簡単に考えることができる(定義できる,というか)場合もある. 1 / クリップ ※color1_srcは、対象画像(カラー)の入力配列 ※gray2_srcは、検出対象画像(グレースケール)の入力配列, 【マッチング処理】 0, 【募集】 kp2, des2 = detector.detectAndCompute(gray2_src, None) Grad-CAMのメモ. {元々のテンプレート画像, 元々のテンプレート画像を1度回転したもの, 2度回転したもの, ... ,359度回転したもの}という360個のテンプレートを用意して360回のテンプレートマッチング処理をしてみて,その中で最も類似度が良い結果を採用する,的な., で,そういう力業はやりたくないという場合は…… 0. 「画像 回転不変 特徴」みたいなワードで検索するなりしてみてはどうでしょうか., 追記: (単純にcv2.matchTemplateを使うのではなく,何らかのマッチング処理を自前で実装することになるでしょう) 2020.08.03. 例えば 一般にテンプレートマッチングと呼ばれる手法で、対象画像とテンプレート画像をピクセル単位で順次比較して行き、差分が少ない領域を探していく方法です。差分や類似性などの相関を計算するアルゴリズムが複数用意されているので、比較対象の画像によって使い分けを行います。 領域ベ� テンプレートマッチング. 2)85%縮小:類似度=0.795 3Dplotの面(pane)とその枠線の色を変更して表示. Copyright © 2015 SOHGA Co.Ltd. ・編集 2019/11/26 15:37, 最初の画像から抽出した部分だけをテンプレートマッチングしたいのですが、 テンプレートの絵次第では, All rights reserved. 評価 ; クリップ 0; VIEW 2,552; stylenanda. 新着記事. テンプレート・マッチング|Python+OpenCV. βshort. 2019/12/30 ※img_srcは、対象画像(グレースケール)の入力配列 matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)

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