OpenCV-Python官方教程-16-模板匹配

作者:神秘网友 发布时间:2020-10-01 01:02:52

OpenCV-Python官方教程-16-模板匹配

OpenCV-Python官方教程-16-模板匹配

模板匹配是用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。OpenCV 为我们提供了函数：cv2.matchTemplate()。和 2D 卷积一样，它也是用模板图像在输入图像（大图）上滑动，并在每一个位置对模板图像和与其对应的输入图像的子区域进行比较。OpenCV 提供了几种不同的比较方法（细节请看文档）。返回的结果是一个灰度图像，每一个像素值表示了此区域与模板的匹配程度。

如果输入图像的大小是（WxH），模板的大小是（wxh），输出的结果的大小就是（W-w+1，H-h+1）。当你得到这幅图之后，就可以使用函数cv2.minMaxLoc() 来找到其中的最小值和最大值的位置了。第一个值为矩形左上角的点（位置），（w，h）为模板矩形的宽和高。这个矩形就是找到的模板区域了。

  • 单目标匹配：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('123.jpg', 0)
img2 = img.copy()
template = cv2.imread('head.jpg', 0)
w, h = template.shape[::-1]

# 六种比较方法
methods = ['cv2.TM_CCOEFF', 'cv2.TM_CCOEFF_NORMED', 'cv2.TM_CCORR',
           'cv2.TM_CCORR_NORMED', 'cv2.TM_SQDIFF', 'cv2.TM_SQDIFF_NORMED']

for meth in methods:
    img = img2.copy()
    method = eval(meth)

    res = cv2.matchTemplate(img, template, method)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)

    # 使用不同的方法比较，对结果的解释不同
    if method in [cv2.TM_SQDIFF, cv2.TM_SQDIFF_NORMED]:
        top_left = min_loc
    else:
        top_left = max_loc
    bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)

    cv2.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('Detect Point'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.suptitle(meth)

    plt.show()

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  • 多对象的模板匹配：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('927.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
gray = cv2.imread('927.jpg', 0)
template = cv2.imread('927_2.jpg', 0)
w, h = template.shape[::-1]

res = cv2.matchTemplate(gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
print(res[0])
threshold = 0.8
loc = np.where(res >= threshold)
for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(img, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 0, 255), 2)

plt.subplot(131), plt.imshow(res, cmap='gray')
plt.title('Matching Result'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(132), plt.imshow(template, cmap='gray')
plt.title('Roi'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(133), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Detect Point'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.suptitle(meth)

plt.show()

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