Neste vídeo, mostro como realizar correspondência de modelos (template matching) de maneira extremamente rápida e eficaz. Se você trabalha com processamento de imagens, essa biblioteca pode revolucionar sua abordagem para localizar objetos em imagens.

🔗 Link para a Biblioteca no GitHub: https://github.com/hansalemaos/tmplma...

Recursos Destacados:

- Algoritmo de correspondência de modelos otimizado usando o match_template do scipy com numexpr e algoritmos fftconvolve selecionados.
- Função fftconvolve extremamente rápida com suporte a pyfftw, cupy e scipy.signal.fftconvolve.
- Multiprocessamento usando RawArray para acelerar e economizar memória.
- Correspondência de modelos com tamanhos diferentes.
- Resultados organizados em um DataFrame do pandas para facilitar filtragem posterior.
- Diferença ajustável aceitável para os canais R, G, B.
- Localização dos melhores resultados entre várias correspondências.

Não perca a oportunidade de agilizar e otimizar sua pesquisa por objetos em imagens. Assista ao vídeo para um tutorial completo sobre como usar a biblioteca tmplmatching e elevar seu processamento de imagens para um novo nível.

📌 Nota: Certifique-se de verificar o repositório no GitHub para obter todos os detalhes sobre a instalação, configuração e exemplos de uso da biblioteca.

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