【python opencv】模板匹配

发布时间：2020-12-20 09:52:45 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：目标在本章中，您将学习 - 使用模板匹配在图像中查找对象 - 你将看到以下功能： cv.matchTemplate ()， cv.minMaxLoc () 理论模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。为此，OpenCV带有一个函数**cv.matchTemplate**()。它只是将模

目标

在本章中，您将学习 - 使用模板匹配在图像中查找对象 - 你将看到以下功能：cv.matchTemplate()，cv.minMaxLoc()

理论

模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。为此，OpenCV带有一个函数**cv.matchTemplate**()。它只是将模板图??像滑动到输入图像上（就像在2D卷积中一样），然后在模板图像下比较模板和输入图像的拼图。 OpenCV中实现了几种比较方法。（您可以检查文档以了解更多详细信息）。它返回一个灰度图像，其中每个像素表示该像素的邻域与模板匹配的程度。

如果输入图像的大小为(WxH)，而模板图像的大小为(wxh)，则输出图像的大小将为(W-w + 1，H-h + 1)。得到结果后，可以使用**cv.minMaxLoc**()函数查找最大/最小值在哪。将其作为矩形的左上角，并以(w，h)作为矩形的宽度和高度。该矩形是您模板的区域。

注意?如果使用**cv.TM_SQDIFF**作为比较方法，则最小值提供最佳匹配。

OpenCV中的模板匹配

作为示例，我们将在梅西的照片中搜索他的脸。所以我创建了一个模板，如下所示：?

?我们将尝试所有比较方法，以便我们可以看到它们的结果如何：

import cv2 as cv
 numpy as np
from matplotlib  pyplot as plt
img = cv.imread('梅西.jpg',0)
img2 = img.copy()
template = cv.imread(模板.jpg]
# 列表中所有的6种比较方法
methods = [cv.TM_CCOEFF',cv.TM_CCOEFF_NORMEDcv.TM_CCORRcv.TM_CCORR_NORMEDcv.TM_SQDIFFcv.TM_SQDIFF_NORMEDfor meth in methods:
    img = img2.copy()
    method = eval(meth)
     应用模板匹配
    res = cv.matchTemplate(img,template,method)
    min_val,max_val,min_loc,max_loc = cv.minMaxLoc(res)
     如果方法是TM_SQDIFF或TM_SQDIFF_NORMED，则取最小值
    if method  [cv.TM_SQDIFF,cv.TM_SQDIFF_NORMED]:
        top_left = min_loc
    else:
        top_left = max_loc
    bottom_right = (top_left[0] + w,top_left[1] + h)
    cv.rectangle(img,top_left,bottom_right,255,2)
    plt.subplot(121),plt.imshow(res,cmap = gray)
    plt.title(Matching Result),plt.xticks([]),plt.yticks([])
    plt.subplot(122),plt.imshow(img,1)">Detected Point



您会看到，使用**cv.TM_CCORR**的结果并不理想。
多对象的模板匹配
在上一节中，我们在图像中搜索了梅西的脸，该脸在图像中仅出现一次。假设您正在搜索具有多次出现的对象，则**cv.minMaxLoc**()不会为您提供所有位置。在这种情况下，我们将使用阈值化。因此，在此示例中，我们将使用著名游戏**Mario**的屏幕截图，并在其中找到硬币。

 pyplot as plt
img_rgb = cv.imread(mario.png)
img_gray = cv.cvtColor(img_rgb,cv.COLOR_BGR2GRAY)
template = cv.imread(mario_coin.png]
res = cv.matchTemplate(img_gray,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),(0,255),1)">)
cv.imwrite(res.png

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参考：http://woshicver.com/FifthSection/4_12_%E6%A8%A1%E6%9D%BF%E5%8C%B9%E9%85%8D/
                        （编辑：李大同）
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