車輛儀表指示燈檢測

1.採用簡單的模板匹配方法，將需要檢測的指示燈擷取成模板，然後再在輸入中進行模板查詢，此做法只適用於模板不旋轉不縮放的情況，所以通用性不高，但速度快。還能返回指示燈的灰度化後的數值，值越大說明燈越亮。在這裡插入**片import cv2

img_gray = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray) #轉換為灰度圖

print(img_gray.shape) # 顯示目標大小

print(template.shape) # 顯示模板大小

h, w = template.shape[:2] # rows->h, cols->w

methods = [cv2.tm_ccoeff_normed,

cv2.tm_sqdiff_normed]

for meth in methods:

img2 = img.copy()

res = cv2.matchtemplate(img_gray, template, meth)

print(res.shape) # (567, 1022)
# 644-78+1，1148-127+1；
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minmaxloc(res)
# 如果是平方差匹配tm_sqdiff或歸一化平方差匹配tm_sqdiff_normed，取最小值
if meth in [cv2.tm_sqdiff, cv2.tm_sqdiff_normed]:
top_left = min_loc
else:
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)
x=int(top_left[0] + w/2)
y=int(top_left[1] + h/2)
print(x,y)
print("gray:", img_gray[y, x])
# 在匹配點畫小圓心
cv2.circle(res, top_left, 10, 0, 2)
cv2.namedwindow('res',cv2.window_freeratio)
cv2.imshow("res", res)
# 畫矩形|
cv2.rectangle(img2, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)
# cv2.imshow("img2", img2)
cv2.namedwindow('img2', cv2.window_freeratio)
cv2.imshow("img2", img2)
cv2.waitkey(0)

基於flann的匹配器(flann based matcher)定位

import numpy as np

import cv2

from matplotlib import pyplot as plt

min_match_count = 7 # 設定最低特徵點匹配數量為10

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