Python-OpenCV 笔记9 – 模板匹配

1、模板匹配：matchTemplate()

函数原型：

matchTemplate(image, templ, method[, result[, mask]])

参数：

image：待搜索图像，数据类型必须是8位或32位浮点数
templ：搜索模板，它必须不大于待搜索图像并具有相同的数据类型
method：匹配的方法
- cv2.TM_SQDIFF：平方差匹配法，结果值越小越匹配
- cv2.TM_SQDIFF_NORMED：归一化平方差匹配法，结果值在 [0, 1]，越小越匹配
- cv2.TM_CCOPP：相关匹配法
- cv2.TM_CCOPP_NORMED：归一化相关匹配法
result：存放结果的图像，必须为单通道32位浮点数类型
mask：搜索模板的掩码图，它必须与 templ 具有相同的数据类型和大小，默认不设置。目前仅支持 TM_SQDIFF和 TM_CCORR_NORMED 方法

返回：
每个像素点（对应模板的左上角点）进行一次匹配，待搜索图大小：W×H 模板大小：w×h，结果图大小： (W−w+1)×(H−h+1)

2、示例

import cv2
import numpy as np# 读取待搜索图
src_img = cv2.imread('src.jpg', 0)
template_img = cv2.imread('templ.jpg', 0)
w, h = template_img.shape[::-1]
res = cv2.matchTemplate(src_img, template_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.7
loc = np.where( res >= threshold)
for pt in zip(*loc[::-1]):cv2.rectangle(src_img, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), 255, 2)
cv2.imshow('match', src_img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

GOOD LUCK!

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1、模板匹配：matchTemplate()

2、示例

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