模板匹配

• 使用模板匹配可以在一幅圖像中查找目標
• 函數： cv2.matchTemplate()， cv2.minMaxLoc()
• 模板匹配是用來在一副大圖中搜尋查找模版圖像位置的方法。 OpenCV 為我們提供了函數： cv2.matchTemplate()。和 2D 卷積一樣，它也是用模板圖像在輸入圖像（大圖）上滑動，并在每一個位置對模板圖像和與其對應的輸入圖像的子區域進行比較。 OpenCV 提供了幾種不同的比較方法（細節請看文檔）。返回的結果是一個灰度圖像，每一個像素值表示了此區域與模板的匹配程度。
• 如果輸入圖像的大小是（ WxH），模板的大小是（ wxh），輸出的結果的大小就是（ W-w+1， H-h+1）。當你得到這幅圖之后，就可以使用函數cv2.minMaxLoc() 來找到其中的最小值和最大值的位置了。第一個值為矩形左上角的點（位置），（ w， h）為 moban 模板矩形的寬和高。這個矩形就是找到的模板區域了。

單對象的模板匹配

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as pltimg = 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 語句用來執行儲存在字符串或文件中的 Python 語句。# 例如，我們可以在運行時生成一個包含 Python 代碼的字符串，然后使用 exec 語句執行這些語句。# eval 語句用來計算存儲在字符串中的有效 Python 表達式method = eval(meth)# Apply template matchingres = cv2.matchTemplate(img, template, method)min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)# 使用不同的比較方法，對結果的解釋不同if method in [cv2.TM_SQDIFF, cv2.TM_SQDIFF_NORMED]:top_left = min_locelse:top_left = max_locbottom_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()

程序原圖文件,在一張大圖中搜索梅西的面部。

程序運行結果：






實測驗證 cv2.TM_CCORR 的效果不是太好。

多對象的模板匹配

在前面的部分，我們在圖片中搜素梅西的臉，而且梅西只在圖片中出現了一次。假如你的目標對象只在圖像中出現了很多次怎么辦呢？函數cv.minMaxLoc() 只會給出最大值和最小值。此時，我們就要使用閾值了。在下面的例子中我們要經典游戲 Mario 的一張截屏圖片中找到其中的硬幣。

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as pltimg = 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 = 0.8cv2.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：閥值設定要合適，threshold = 0.8

threshold = 0.95部分金幣沒有匹配到

threshold = 0.5