我在 matchTemplate 调用之前调整了我的图像大小，以确保两个图像具有相同的大小。

但我得到了这个错误：

我有一个随机改变颜色的图像，所以有时 OpenCV 会识别对象，有时它不是：

我的代码：

与 emguCv 类似的代码：

（顺便说一句，更改阈值无济于事）

识别示例：

我想知道你是否知道如何在不依赖颜色、灰度或他的位置的情况下跟踪照片中的相同图案对象（该对象具有一些相似的共享属性，因此在人眼中它被称为容易跟踪）。

我尝试使用 emguCv for c sharp 进行相同的进度，以检查结果是否有任何不同，但没有意外，没有区别。如果您能建议我如何管理以跟踪主图像中的模板，我将不胜感激。提前致谢！

我正在尝试制作钓鱼小游戏的脚本，网上有一个关于albion钓鱼脚本的帖子，问题是在这个游戏中指针很细，并且有很多不同的纹理和颜色，对于简单的灰度匹配工作在滑块的一个部分上很好（例如在水纹理上），有时在其他部分（树木纹理）上工作，在第三个部分（例如天空）上不起作用。如果我更改为较低的阈值，它通常会在不匹配的情况下激活。

屏幕

没有运气也尝试了边缘检测 cv2.canny。

关键是当鱼在最小的绿色区域时单击按钮。该字段出现在滑块的随机部分中。

有任何想法吗？

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更新

正如Furas所说，尝试了配色

但在回合之前或回合之间我得到错误

如何解决？

按照弗拉斯的建议，将两个面具合二为一

但是我可以用什么来找到绿地和鱼的最大值？到目前为止，它是 2 个掩码、2 个 cnts 和 2 个最大值。

使用 mss sct.grab 我没有那么好的 FPS（平均 25fps）还有其他更好的捕捉方法吗？

非常感谢！

我想使用一个调用matchTemplate来匹配模板图片与我当前屏幕的 OpenCV 函数。我当前的屏幕和模板图片保存在文件中。我正在使用下面的代码将我的模板与屏幕匹配：

结果，当模板与屏幕真正匹配时，它的值min大约等于0.003，但有时当模板与屏幕不匹配时，它也等于大约0.0045（当我使用另一张具有相似屏幕的图片时会发生这种情况） .

我想了解一个解决方案，它可能是一个可以更精确地检查它的特殊功能。我的模板图片 (template.png) 只是主屏幕 (screen.bmp) 的裁剪图片，因此最好的解决方案是一个可以逐像素匹配的 OpenCV 函数，可能偏差很小。我想完美匹配它而不是找到相似之处。

这是我第一次尝试使用 Python。我通常使用 .NET，但为了识别文档中的形状，我转向 Python 和 OpenCV 进行图像处理。

我正在使用 OpenCV TemplateMatching (cv2.matchTemplate) 在我的文档中发现感兴趣的区域 (ROI)。

这很好用。模板匹配 ROI 并放置矩形，识别匹配。

我图像中的 ROI 包含我还需要 OCR 和提取的文本。我正在尝试使用 Tesseract 来做到这一点，但根据我的结果，我认为我的做法是错误的。

我的流程是这样的：

• 运行 cv2.matchTemplate
• 循环匹配的 ROI
• 添加矩形信息。印象
• 传递矩形信息。到正方体
• 将从 tesseract 返回的文本添加到图像
• 写出最终图像

在下图中，您可以看到匹配的区域（很好），但您可以看到 ROI 中的文本与 tesseract 中的文本（ROI 的右下角）不匹配。

请有人看一下并建议我哪里出错了？

我试图从 match_template 中理解某人的代码，但我无法理解下面的过程。假设有一张照片他要切几部分。图片保存在：

然后他在该图片上选择了 2 个位置，坐标为：

由于 match_template 需要两个参数 - 一个是原始图片，另一个是他将用来比较的内容。那么下面的流程是这样的：

我不知道他想在 imagenband 和 templateband 上做什么。有人可以指点我一个方向吗？

谢谢！

所以我正在开发一个将屏幕截图与模板图像进行比较的程序。我完成了图像识别代码（至少大部分（据我所知）），但它不断得到误报。现在我正在使用 CV_TM_CCOEFF，但我仍然不完全理解这些是如何工作的（我数学很烂，这是一个朋友推荐的）如果我碰巧已经是正确的人，任何关于这方面的建议将不胜感激。代码 ：

附带说明一下，如果有人可以解释这行代码的工作原理，将不胜感激

提前致谢！

我有一个程序，我将一张图像作为输入，我必须将它与大约 640 个已知图像进行比较，看看哪一张最相似。为此，我正在考虑使用 OpenCV 的匹配模板，因为它在做我想做的事情时似乎非常快速有效。

我注意到匹配两个 400x240 像素的图像 1000 倍比在 1400x240 像素中匹配 400x240 像素的图像要慢得多，尽管它们都是 1000 次匹配。我的想法是将 640 张图像组合成一张大图像，将它们包含在一个网格中（很容易做到，因为它们都具有相同的大小）。

这样做我可以真正加快这个过程，如果我可以只在大组合参考的一些子图像中匹配输入图像的模板（那些在“网格像素”中左上角的子图像，就像在一个子图像中一样实际上是我用来组合成大参考图像的 640 张图像之一），但似乎没有办法告诉匹配模板只匹配指定的一组位置。

我怎样才能加快这个过程？是否有不同的库（我正在使用 Python）执行与匹配模板类似的操作，但我可以在其中指定要匹配的子图像？有完全不同的方法更适合我的目标吗？

编辑：基本上我要做的是：我正在从视频游戏中截取屏幕截图，并且在屏幕截图中有一些角色的干净肖像（400x240 像素）。我有所有角色的清晰肖像（其中 80 个，每个 8 个皮肤，总共 640 个肖像），我想找出哪些肖像最接近屏幕截图中的那个，以便我可以识别所扮演的角色。如果我也可以像 OpenCV 中的 matchTemplate 那样“屏蔽”一些像素，那就太棒了，因为 400x240px 矩形的某些特定部分会因玩家而异，我希望我不必考虑这一点并且可以屏蔽掉那些（已知的）像素

我试图让我的宏程序一次执行多个功能。我设置它的方式是我定义函数，然后在大多数函数上调用一个线程，并让一些函数仍在主 While 循环上运行。

好的，所以问题是：当主 While 循环函数正在运行时，我打开的不同线程将不会执行，直到主 While 循环函数正在执行。

我需要的是一种使其成为可能的方法，以便所有函数同时执行，无论它是否等待主要的 While 循环函数完成。

这是我的代码：谢谢

请注意 charMove 函数，它有一个 time.sleep，并且线程不会评估，直到 charMove 函数结束，这是我的问题.. 任何解决方案？

也许有人有想法，我们如何在白色数字上将黑色像素填充为白色，并使该图像更易于识别

我正在尝试内核大小 (1,1) 的 GaussianBlur，但它没有有效帮助，有时图像上的数字会合并，这是最糟糕的结果