图片的旋转和图片的模板匹配
目录
- 图片的旋转和图片的模板匹配
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- [1 图片的旋转](#1 图片的旋转)
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- [1.1 numpy旋转](#1.1 numpy旋转)
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- [1.1.1 函数](#1.1.1 函数)
- [1.1.2 测试](#1.1.2 测试)
- [1.2 opencv旋转](#1.2 opencv旋转)
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- [1.2.1 函数](#1.2.1 函数)
- [1.2.2 测试](#1.2.2 测试)
- [2 图片的模板匹配](#2 图片的模板匹配)
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- [2.1 函数](#2.1 函数)
- [2.2 实际测试](#2.2 实际测试)
1 图片的旋转
1.1 numpy旋转
1.1.1 函数
- np.rot90(kl,k=1)，k=1逆时针旋转90度,kl为图片
- np.rot90(kl,k=-1)，k=-1顺时针旋转90度，kl为图片
1.1.2 测试
图片
代码展示：
python
import numpy as np
kl = cv2.imread('kl.jpg')
kl_rot901 = np.rot90(kl,k=1)
kl_rot90_1 =np.rot90(kl,k=-1)
cv2.imshow('kl',kl)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('kl_rot901',kl_rot901)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('kl_rot90_1',kl_rot90_1)
cv2.waitKey(0)运行结果：
1.2 opencv旋转
1.2.1 函数
- cv2.rotate(kl,cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)，顺时针90度
- cv2.rotate(kl,cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE)，逆时针90度
- cv2.rotate(kl,cv2.ROTATE_180)，180度
1.2.2 测试
代码展示：
python
import cv2
kl = cv2.imread('kl.jpg')
kl_ROTATE_90_CLOCKWISE = cv2.rotate(kl,cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
kl_ROTATE_180 = cv2.rotate(kl,cv2.ROTATE_180)
kl_ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE = cv2.rotate(kl,cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE)
cv2.imshow('kl',kl)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('kl_ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE',kl_ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('kl_ROTATE_90_CLOCKWISE',kl_ROTATE_90_CLOCKWISE)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('kl_ROTATE_180',kl_ROTATE_180)
cv2.waitKey(0)运行结果：
2 图片的模板匹配
2.1 函数
- re=cv2.matchTemplate(kl,bt,cv2.TM_CCOEFF),进行匹配
- min_val,max_val,min_loc,max_loc = cv2.minMaxLoc(re) ，匹配得分和坐标
- min_val最小得分,max_val,最大得分
- min_loc,最小得分坐标，max_loc，最大得分坐标(x,y)=(max_loc[0],max_loc[1])
2.2 实际测试
图片
代码展示：
python
import cv2
bt = cv2.imread('bt.png')
kl = cv2.imread('kl.png')
h,w = bt.shape[:2]
re = cv2.matchTemplate(kl,bt,cv2.TM_CCOEFF)
min_val,max_val,min_loc,max_loc = cv2.minMaxLoc(re)
tp_left = max_loc
bt_right = (tp_left[0]+w, tp_left[1]+h)
kl_copy = kl.copy()
kl_bt = cv2.rectangle(kl_copy,tp_left,bt_right,(255,0,0),2)
cv2.imshow('bt',bt)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('kl',kl)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('kl_bt',kl_bt)
cv2.waitKey(0)运行结果：
