cv - 图片多模板特征检测 (:cv_detect_templates)

声明

结果集合, 可视化图像 = 图片:cv_detect_templates(小图片模板集合及选项)

参数

• 小图片模板集合及选项
  可选参数，表型，表内每个顺序元素都是一个图片对象，命名字段是选项

  选项字段

  {
      should_visualize = false | true,  -- 可选字段，是否可视化输出，默认 false
      detector = 0 | 1 | 2,             -- 可选字段，特征检测器，0: ORB, 1: SIFT, 2: SURF，默认 0: ORB
      score_thresh = number_value,      -- 可选字段，百分制特征点匹配得分阈值，默认 90
  }

返回值

• 结果集合
  表型，图片上检测到的模板特征的信息集合

  检测结果集合结构

  {
      { -- 结果 1
          { -- 结果 1 顶点 1
              ["y"] = number_value,
              ["x"] = number_value,
          },
          { -- 结果 1 顶点 2
              ["y"] = number_value,
              ["x"] = number_value,
          },
          { -- 结果 1 顶点 3
              ["y"] = number_value,
              ["x"] = number_value,
          },
          { -- 结果 1 顶点 4
              ["y"] = number_value,
              ["x"] = number_value,
          },
          confidence = number_value,  -- 结果 1 所有特征点综合置信度
          angle = number_value,       -- 旋转角度
          index = number_value,       -- 匹配的模板在小图片模板集合中的索引
      },
      { -- 结果 2
          { -- 结果 2 顶点 1
              ["y"] = number_value,
              ["x"] = number_value,
          },
          { -- 结果 2 顶点 2
              ["y"] = number_value,
              ["x"] = number_value,
          },
          { -- 结果 2 顶点 3
              ["y"] = number_value,
              ["x"] = number_value,
          },
          { -- 结果 2 顶点 4
              ["y"] = number_value,
              ["x"] = number_value,
          },
          confidence = number_value,  -- 结果 2 所有特征点综合置信度
          angle = number_value,       -- 旋转角度
          index = number_value,       -- 匹配的模板在小图片模板集合中的索引
      },
      ...
  }

• 可视化图像
  图片对象，当 options.should_visualize 为 true 时，这个返回值是可视化返回值，它是个图片对象

说明

从图片中检测出小图片模板集合中的图片特征，可用于形变旋转后的特征检测
每个小图片模板只会匹配到分数超过 score_thresh 的最优结果
20250625 以上版本支持

注意

参数中的 score_thresh 与返回值中的 confidence 有区别
score_thresh 是用于筛选特征点，confidence 是模板所有特征点综合置信度

示例

local cv = require("image.cv")
local img1 = image.load_file(XXT_SCRIPTS_PATH..'/1.png')
local img2 = image.load_file(XXT_SCRIPTS_PATH..'/2.png')

local results, visimg = screen.image():cv_detect_templates({
    img1, img2;
    score_thresh = 90,
    detector = 1, -- SIFT
    should_visualize = true, -- 是否可视化输出，为 true 则第二个返回值是一张图片
})

nLog(results) -- 输出检测结果信息
dialog():add_image(visimg):show() -- 可视化查看检测结果图片