模板匹配与霍夫变换_lb_min_val, lb_max_val, lb_min_loc, lb_max_loc是什么

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前言

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一、条件

1.共同文件夹内有图片
2.安装cv2、numpy

二、食用步骤

代码如下：

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result = cv2.matchTemplate(image, template,method)
其中
Result为运行结果
Image为待处理图像
Template为模板图像
Method为要采取的方法
method：方法：有以下6种
差值平方和匹配 CV_TM_SQDIFF
标准化差值平方和匹配 CV_TM_SQDIFF_NORMED
相关匹配 CV_TM_CCORR
标准相关匹配 CV_TM_CCORR_NORMED
相关匹配 CV_TM_CCOEFF
标准相关匹配 CV_TM_CCOEFF_NORMED

min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(src)
其中
min_val为返回的最小值
max_val为返回的最大值
min_loc为最小值的位置
Max_loc为最大值的位置

lines = cv2.HoughLines(image, rho, theta, threshold)
其中
image: 待处理图像。
rho: (ρ，θ)中ρ的精度。
theta: (ρ，θ)中θ的精度。
threshold: 阈值，(ρ，θ)对应的最低投票数。>=threshold被检测为一条线。
minLineLength：最小长度
maxLineGap：共线线段之间的最小间隔

lines = cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist）
其中
image: 待处理图像。
method: 定义检测图像中圆的方法，使用cv2.HOUGH_GRADIENT。
dp: 累加器分辨率与图像分辨率的反比。
threshold: 阈值，(ρ，θ)对应的最低投票数。>=threshold被检测为一条线。
minDist：检测到的圆的中心，(x,y)坐标之间的最小距离

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总结