如何获取模板匹配物体中心坐标?
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@kidswong999 原相关程序如下:
r = img.find_template(template, 0.70, step=4,search=SEARCH_EX) #, roi=(10, 0, 60, 60))
if r:
img.draw_rectangle(r)
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r = img.find_template(template, 0.70, step=4,search=SEARCH_EX) #, roi=(10, 0, 60, 60)) if r: img.draw_rectangle(r) x = r[0] y = r[1] w = r[2] h = r[3]
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@kidswong999 @yuan 如何将匹配到物体的中心坐标打印出来
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print(r[0]+r[2]/2, r[1]+r[3]/2)
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@yuan @kidswong999 ```
import time, sensor, image
from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS#从imgae模块引入SEARCH_EX和SEARCH_DS。
#使用from import仅仅引入SEARCH_EX, SEARCH_DS两个需要的部分,而不把image模块全部引入。sensor.reset()# 重置传感器
sensor.set_contrast(1)#设置传感器
sensor.set_gainceiling(16)#与SEARCH_EX的模板匹配的最大分辨率是QQVGA。
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)#你可以设置窗口来减少搜索图像。#sensor.set_windowing(((640-80)//2, (480-60)//2, 80, 60))
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)#加载模板。
#模板应该是小的(如。为32 x32像素)灰度图像。
template = image.Image("/make.pgm")
#加载模板图片clock = time.clock()
while (True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot()
img.lens_corr(strength=1.8, zoom=1.0)# find_template(template, threshold, [roi, step, search]) # Step: The loop step used (y+=step, x+=step) use a bigger step to make it faster. # 步骤:使用的循环步骤(y+= Step, x+= Step)使用更大的步骤使其更快。 # Search is either image.SEARCH_EX for exhaustive search or image.SEARCH_DS for diamond search # Note1: ROI必须小于图像,大于模板(template)。 # Note2: In diamond search, step and ROI are both ignored. r = img.find_template(template, 0.70, step=4, search=SEARCH_EX) #, roi=(10, 0, 100, 80)) #threshold中的0.70是相似度阈值,roi是进行匹配的区域(左上顶点为(10,0),长80宽60的矩形), # 注意roi的大小要比模板图片大,比frambuffer小。 #把匹配到的图像标记出来 if r: img.draw_rectangle(r,color=0) print(r[0]+r[2]/2, r[1]+r[3]/2)
程序如上,但出现报错 :File "<stdin>", line 37, in <module> TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable
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if r: img.draw_rectangle(r,color=0) print(r[0]+r[2]/2, r[1]+r[3]/2)
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报错显示:IndentationError: unindent does not match any outer indentation level
import time, sensor, image from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS#从imgae模块引入SEARCH_EX和SEARCH_DS。 #使用from import仅仅引入SEARCH_EX, SEARCH_DS两个需要的部分,而不把image模块全部引入。 sensor.reset()# 重置传感器 sensor.set_contrast(1)#设置传感器 sensor.set_gainceiling(16)#与SEARCH_EX的模板匹配的最大分辨率是QQVGA。 sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)#你可以设置窗口来减少搜索图像。#sensor.set_windowing(((640-80)//2, (480-60)//2, 80, 60)) sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) #加载模板。 #模板应该是小的(如。为32 x32像素)灰度图像。 template = image.Image("/make.pgm") #加载模板图片 clock = time.clock() while (True): clock.tick() img = sensor.snapshot() img.lens_corr(strength=1.8, zoom=1.0) # find_template(template, threshold, [roi, step, search]) # Step: The loop step used (y+=step, x+=step) use a bigger step to make it faster. # 步骤:使用的循环步骤(y+= Step, x+= Step)使用更大的步骤使其更快。 # Search is either image.SEARCH_EX for exhaustive search or image.SEARCH_DS for diamond search # Note1: ROI必须小于图像,大于模板(template)。 # Note2: In diamond search, step and ROI are both ignored. r = img.find_template(template, 0.70, step=4, search=SEARCH_EX) #, roi=(10, 0, 100, 80)) #threshold中的0.70是相似度阈值,roi是进行匹配的区域(左上顶点为(10,0),长80宽60的矩形), # 注意roi的大小要比模板图片大,比frambuffer小。 #把匹配到的图像标记出来 if r: img.draw_rectangle(r,color=0) print(r[0]+r[2]/2, r[1]+r[3]/2)
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看缩进,看我的代码,print要和img对齐
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@kidswong999 谢谢你
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@kidswong999 你好image.find_template(template, threshold[, roi[, step=2[, search=image.SEARCH_EX]]])这个函数我没看明白。我对Python不熟悉。
(1)里边threshold[,roi...] 这里边逗号和[之间是表示省略一个元素吗?
(2)这个函数的括号里边对各个变量的理解和c语言一样吗?
从上边例程看img.find_template(template, 0.70, step=4,search=SEARCH_EX) 里边有template、0.7、step=4、search=SEARCH_EX这样四个量。这四个量和函数里边的threshold、roi等是怎么对应的,没看明白。
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@mhad 新的问题单独发帖子。