opencv python教程简书_OpenCV-Python教程:28.模板匹配

理论

模板匹配是在一个大图里搜索和找模板图像位置的方法。OpenCV有个函数cv2.matchTemplate()来做这个。它吧模板图像在输入图像上滑动，对比模板和在模板图像下的输入图像块。它返回了一个灰度图像，每个像素表示那个像素周围和模板匹配的情况。

如果输入图像大小是WxH而模板图像大小是wxh，输出图像的大小是（W-w+1， H-h+1）。当你得到了结果，你可以用cv2.minMaxLoc()函数来找最大最小值。把它作为矩形左上角，w，h作为矩形的宽和高。矩形是你的模板区域。

注意：

如果你用cv2.TM_SQDIFF作为比较方法，最小值是最匹配。

OpenCV里的模板匹配

作为例子，我们在照片里搜索messi的脸。所以我做了这个模板：

我们会尝试所有的比较方法import cv2

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('messi5.jpg',0)

img2 = img.copy()

template = cv2.imread('template.jpg',0)

w, h = template.shape[::-1]

# All the 6 methods for 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()

method = eval(meth)

# Apply template Matching

res = cv2.matchTemplate(img,template,method)

min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)

# If the method is TM_SQDIFF or TM_SQDIFF_NORMED, take minimum

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('Detected Point'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.suptitle(meth)

plt.show()

·cv2.TM_CCOEFF

·cv2.TM_CCOEFF_NORMED

·cv2.TM_CCORR

cv2.TM_CCORR_NORMED

cv2.TM_SQDIFF

cv2.TM_SQDIFF_NORMED

你可以看到cv2.TM_CCORR的结果不是我们想要的。

模板匹配多个目标

在前面我们搜索了messi的脸，目标只在图像里出现了一次，假设你要搜的东西在图像里出现多次，cv2.minMaxLoc()不会给你所有的位置。在这种情况下，我们会使用阈值，在这个例子里，我们使用超级玛丽的截图来找金币。import cv2

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

img_rgb = cv2.imread('mario.png')

img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

template = cv2.imread('mario_coin.png',0)

w, h = template.shape[::-1]

res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

threshold = 0.8

loc = np.where( res >= threshold)

for pt in zip(*loc[::-1]):

cv2.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)

cv2.imwrite('res.png',img_rgb)

结果：

END

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