severum

Спасибо за ответы. Можно думаю заранее посчитать какие цифры получаются при полном совпадении картинок, при полном не совпадении и т.д... При корреляции да. Но там формулы разные и цифры совсем разные получаются. Надо видимо выбрать, что я хочу. Пока цель получить функцию наподобие того, что есть в Sikuli. Может знаете... как там это реализовано и почему так медленно по сравнению с opencv работает? Сейчас время появится - поэкспериментирую.

Еще вопрос. Как определить на сколько найденное соответствует шаблону. т.е. нахожу минимум (matchTemplate, CV_TM_SQDIFF, minMaxLoc ) = лучший результат = некое число. В какой диапазон оно должно попасть чтобы быть уверенным, что соответствие 95%. И если процент меньше считать, что не нашел. Не зависимо от размеров изображений. Спасибо

Двигаюсь медленно как появляется время. 1. А как после matchTemplate правильно найти больше одного совпадения? Локальные экстремумы которые больше/меньше определенного порога. Как быстрее? Есть какая-то функция? Последовательно заливать найденное и искать дальше? Залить по порогу? Найти не залитые области и искать в каждой из них? 2. В python cv2 ROI вроде считается устаревшим?

1. спасибо 2. Два скриншота сделаны с разницей в 5 секунд. На экране что-то изменилось. Определить места где. Чтобы ускорить поиск по тем же шаблонам. (И еще наверное понадобится проконтролировать, что изменение в нужном месте экрана произошло).

Подскажите для быстрого старта примеры и что почитать может. 1. На скриншоте с экрана по патернам хочу опознать цифры(расположены вряд) и картинки. Знаю примерное расположение. Вроде должно быть просто и быстро - пиксели один в один (по цвету). Не видео. Может часть перекрыта. (cvMatchTemplate() ?) 2. Получить разницу двух картинок. И опять же отличающиеся участки использовать для поиска на них цифр и картинок. Предполагаю Python + PIL + OpenCV. Может для этого OpenCV и не обязателен и есть, что то более подходящее. Нужно для автоматизации - вариация sikuli, но в своем исполнении. Желательно, что бы работало побыстрее (openCL ?). Заранее спасибо.