При использовании пакета gocv можно, например, выполнить сопоставление шаблона шаблона в изображении. Пакет также предоставляет функцию MinMaxLoc для извлечения местоположений минимумов и максимумов в матрице.
Однако в приведенном ниже примере с python писатель использует numpy. Где дляпорог матрицы и получить местоположения нескольких максимумов. Функция python zip используется для склеивания значений, чтобы они походили на срез [][2]int
, причем внутренний срез был xs и ys найденных совпадений.
Синтаксис loc[::-1]
обращает массив.
Оператор звезды в zip(*loc..)
используется для распаковки фрагментов, данных zip.
https://docs.opencv.org/master/d4/dc6/tutorial_py_template_matching.html
import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img_rgb = cv.imread('mario.png')
img_gray = cv.cvtColor(img_rgb, cv.COLOR_BGR2GRAY)
template = cv.imread('mario_coin.png',0)
w, h = template.shape[::-1]
res = cv.matchTemplate(img_gray,template,cv.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8
loc = np.where( res >= threshold)
for pt in zip(*loc[::-1]):
cv.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)
cv.imwrite('res.png',img_rgb)
Как реализовать тот же алгоритм np.where
в Go, чтобы получить несколько местоположений после применения порога?