基于图像金字塔的模板匹配检测螺母

实验任务与要求：

图像01~05.jpg中是几个螺母的照片，请设计并实现一个方法，正确地检测出其中的螺母，注意：有一个是圆形的不要检测，只检测六边形螺母。可以从其中一幅图像中截取模板。

问题分析

本实验采用计算机视觉中模板匹配的相关技术，通过分析本实验中需要检测的场景与螺母的分布与位置，可以发现图片中螺母的形状是平躺，但存在不同大小和颜色的螺母，而且螺母之间间距也有稀疏不同，而且存在与螺母相似度较高的圆形物体，对多目标检测带来较大的影响。最后一张检测图像的检测场景更为复杂，由于存在许多干扰的元素。给螺母的检测带来较大的困难。为此考虑到一些解决方法，其中通过建立螺母的模板进行检测，分别利用到了彩色模板和边缘模板，以及轮廓模板。对于采用的方法有图像金字塔和距离变换。同时由于需要检测的螺母是多个，因此采用进行多目标匹配的方法。

方法流程的设计

通过分析检测螺母的场景，首先尝试采用最直接的截图获取螺母模板的方式，来进行模板的匹配，因此采用opencv中的模板匹配函数，函数返回模板与图片的响应图，根据响应图中的最大值来设置响应的阈值，进而通过调节阈值达到多目标检测的结果。通过实验结果分析，发现采用截取多个螺母模板取平均，所得到的模板的检测结果较好，因此需要加入求模板平均的步骤。其次，考虑到检测场景中存在大小不同的螺母，因此考虑到构建螺母模板的金字塔，通过与不同大小的模板的匹配，来检测出不同大小的螺母。另外考虑到螺母为正六边形，为此构造不同旋转角度的螺母，由于螺母的对称性，其中旋转角度为[0,60]。

实验配置与结果

图片一的检测结果：

图片二的检测结果：

图片三的检测结果：

采用图像金字塔构建模板金字塔如下所示：

通过用不同大小的模板对图片中的螺母进行匹配，希望能够检测出不同大小的螺母，以图片1的检测结果如下所示：

实验结果分析

通过上述实验结果，可以看出采用距离变换选取合适的参数，可以得到较好的检测结果，由于检测场景中存在干扰元素，即存在与螺母相似的物体，因此在进行多目标检测时存在一个困境，就是如果为了检测更多的螺母，进行降低阈值的操作，会导致检测出圆形的非螺母物体，因此就给检测带来较大的困难，而且图片4中的螺母分布较密集，导致检测结果不理想，图片5中将检测场景变得更加复杂，由于图片中存在蝴蝶，而且蝴蝶的翅膀上的斑点与螺母相似，造成很大的检测困难。
实验通过建立模板金字塔，通过不同的模板分别进行检测，可以缓解多目标检测与检测准确度之间的矛盾。通过调节阈值参数，获得一个还可以接受的检测结果。

源代码

#截取螺母模板
Template = cv.imread(filename='01.jpg',flags=cv.IMREAD_UNCHANGED)
Template = cv.resize(Template,(int(Template.shape[1]/2),int(Template.shape[0]/2)))
if Template is None:print('opening image failed.')
x,y,w,h = cv.selectROI(Template)
T1 = cv.cvtColor(Template[y:y+h,x:x+w,:],cv.COLOR_BGR2GRAY).astype(np.float32)/255Sobelx = np.array([[-1,0,1],[-2,0,2],[-1,0,1]],np.float32)
Sobely = Sobelx.T
Gx = cv.filter2D(T1,-1,Sobelx)
Gy = cv.filter2D(T1,-1,Sobely)
M1 = np.sqrt(Gx**2 + Gy**2)cv.imshow('template',M1)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()x,y,w,h = cv.selectROI(Template)
T2 = cv.cvtColor(Template[y:y+h,x:x+w,:],cv.COLOR_BGR2GRAY).astype(np.float32)/255
Gx = cv.filter2D(T2,-1,Sobelx)
Gy = cv.filter2D(T2,-1,Sobely)
M2 = np.sqrt(Gx**2 + Gy**2)
M2 = cv.resize(M2,(M1.shape[1],M1.shape[0]))cv.imshow('template',M2)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()M = M1
cv.addWeighted(M1,0.5,M2,0.5,0.0,M)plt.figure()
plt.imshow(M,cmap = 'gray')
plt.show()#对图片进行模板匹配，对每个模板进行匹配，结果放在列表中
frame = cv.imread(filename='01.jpg',flags=cv.IMREAD_UNCHANGED)
frame = cv.resize(frame,(int(frame.shape[1]/2),int(frame.shape[0]/2)))I = cv.cvtColor(frame,cv.COLOR_BGR2GRAY).astype(np.float32)/255Sobelx = np.array([[-1,0,1],[-2,0,2],[-1,0,1]],np.float32)
Sobely = Sobelx.TGx = cv.filter2D(I,-1,Sobelx)
Gy = cv.filter2D(I,-1,Sobely)
im = np.sqrt(Gx**2 + Gy**2)cv.imshow('im',cv.resize(im,(700,700)))
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()im1 = frame.copy()
for line in all_T:template = line[0]if template.shape[0]>=im.shape[0] or template.shape[1]>=im.shape[1]:print("NO detect")passelse:res = matchTemplateOfvarious(im,line)cv.imshow('res',cv.resize(res,(700,700)))cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()#获取最大响应值_,max_val,_,_ = cv.minMaxLoc(res)print("此大小模板的匹配不同角度的螺母的最大值")print(max_val)if max_val>0.42:#对res二值化，二值化阈值选取最大响应的某个比例thresh = 0.355_,detects = cv.threshold(res,thresh,255,cv.THRESH_BINARY)#计算二值化之后的响应图的连通分量_,_,_,centroids = cv.connectedComponentsWithStats(detects.astype(np.uint8))#获取每个连通分量的质心位置，并根据此获得每个目标的包围盒坐标centroids = centroids + [T.shape[1]/2, T.shape[0]/2]centroids = np.round(centroids).astype(np.int32)top_left = np.round(centroids - [T.shape[1]/2, T.shape[0]/2]).astype(np.int32)bot_right = np.round(centroids + [T.shape[1]/2, T.shape[0]/2]).astype(np.int32)#在图像上绘制检测到的每一个目标的包围盒for l in range(1,centroids.shape[0]):cv.rectangle(im1,(top_left[l,0], top_left[l,1]),(bot_right[l,0], bot_right[l,1]),[1,0,0],2)plt.imshow(im1)
plt.show()