OpenCV-Python中的图像处理-模板匹配-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了OpenCV-Python中的图像处理-模板匹配。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

模板匹配

使用模板匹配可以在一幅图像中查找目标
函数： cv2.matchTemplate()， cv2.minMaxLoc()
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 moban 模板矩形的宽和高。这个矩形就是找到的模板区域了。

单对象的模板匹配

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt


img = cv2.imread('./resource/opencv/image/messi5.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = img.copy()
template = cv2.imread('./resource/opencv/image/messi_face.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
w,h = template.shape[::-1]

# All the 6 mathods form comparison in a list
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()
    # exec 语句用来执行储存在字符串或文件中的 Python 语句。
    # 例如，我们可以在运行时生成一个包含 Python 代码的字符串，然后使用 exec 语句执行这些语句。
    # eval 语句用来计算存储在字符串中的有效 Python 表达式
    method = eval(meth)

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

    # 使用不同的比较方法，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('Mathing 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()

程序原图文件,在一张大图中搜索梅西的面部。
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程序运行结果：

实测验证 cv2.TM_CCORR 的效果不是太好。

多对象的模板匹配

在前面的部分，我们在图片中搜素梅西的脸，而且梅西只在图片中出现了一次。假如你的目标对象只在图像中出现了很多次怎么办呢？函数cv.minMaxLoc() 只会给出最大值和最小值。此时，我们就要使用阈值了。在下面的例子中我们要经典游戏 Mario 的一张截屏图片中找到其中的硬币。

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('./resource/opencv/image/mario.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
img1 = img.copy()
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

template = cv2.imread('./resource/opencv/image/mario_coins.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
w, h = template.shape[::-1]

res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
print(res.shape)
threshold = 0.8

cv2.imshow('res', res)

# numpy.where(condition[, x, y])
loc = np.where(res >= threshold)

for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(img, pt, (pt[0]+w, pt[1]+h), (0, 0, 255), 1)

cv2.imshow('image',img1)
cv2.imshow('res',res)
cv2.imshow('draw',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：阀值设定要合适，threshold = 0.8
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threshold = 0.95部分金币没有匹配到
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threshold = 0.5
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-651356.html