目標(biāo)

通過模板匹配在一張圖中找相似圖。

原理

模板匹配這個(gè)方法是在一個(gè)大圖中找小圖的功能，OpenCV中使用cv.matchTemplate()這個(gè)函數(shù)實(shí)現(xiàn)。在OpenCV中可以填寫幾種參數(shù)。這個(gè)函數(shù)的返回值是灰度圖，其中，每個(gè)像素表示該像素的鄰域與模板匹配的程度。

如果輸入圖像的大小為W * H模板圖像的大小為w * h，則輸出圖像的大小為(W -? w + 1) * (H - h + 1)。得到結(jié)果后，可以使用cv.minMaxLoc()函數(shù)去找里面的最大值和最小值，將其作為矩形的左上角，并將(w, h)作為矩形的寬度和高度。該矩形是模板的區(qū)域。

注意：如果使用的cv.TM_SQDIFF為表示方法，最小值給出的將是最佳匹配。

OpenCV中的模板匹配

在圖片中找Messi的臉，模板圖片如下：

使用不同的表達(dá)方式查看結(jié)果，代碼如下：

import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('messi5.jpg',0) img2 = img.copy() template = cv.imread('template.jpg',0) w, h = template.shape[::-1] # All the 6 methods for comparison in a list methods = ['cv.TM_CCOEFF', 'cv.TM_CCOEFF_NORMED', 'cv.TM_CCORR','cv.TM_CCORR_NORMED', 'cv.TM_SQDIFF', 'cv.TM_SQDIFF_NORMED'] for meth in methods:img = img2.copy()method = eval(meth)# Apply template Matchingres = cv.matchTemplate(img,template,method)min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(res)# If the method is TM_SQDIFF or TM_SQDIFF_NORMED, take minimumif method in [cv.TM_SQDIFF, cv.TM_SQDIFF_NORMED]:top_left = min_locelse:top_left = max_locbottom_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,cmap = 'gray')plt.title('Detected Point'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.suptitle(meth)plt.show()

?結(jié)果如下：

cv.TM_CCOEFF

?cv.TM_CCOEFF_NORMED

?cv.TM_CCORR

?cv.TM_CCORR_NORMED

?cv.TM_SQDIFF

?cv.TM_SQDIFF_NORMED

上圖中可得知TM_CCORR未在大圖中找到模板圖。

模板匹配多個(gè)對(duì)象

如果大圖中有含義多個(gè)模板圖，cv.minMaxLoc()不能找出所有，那么設(shè)置一個(gè)閾值，去尋找，代碼如下：

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

?截圖：

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python文档阅读笔记-OpenCV中Template Matching的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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