python-opencv学习记录--模板匹配

模板匹配

概念

模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有6种，然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。假如原图形是AxB大小，而模板是axb大小，则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1）

#模板匹配
img=cv2.imread('lena.jpg',0)
template = cv2.imread('face.jpg', 0)
h, w = template.shape[:2]

print(img.shape)
#(263, 263)
print(template.shape)
#(110, 85)

函数

函数文档

• TM_SQDIFF 平方差匹配法：该方法采用平方差来进行匹配；最好的匹配值为0；匹配越差，匹配值越大。
• TM_SQDIFF_NORMED 相关匹配法：该方法采用乘法操作；数值越大表明匹配程度越好。
• TM_CCORR 相关系数匹配法：1表示完美的匹配；-1表示最差的匹配。
• TM_CCORR_NORMED 归一化平方差匹配法
• TM_CCOEFF 归一化相关匹配法
• TM_CCOEFF_NORMED 归一化相关系数匹配法

methods = ['cv2.TM_CCOEFF', 'cv2.TM_CCOEFF_NORMED', 'cv2.TM_CCORR','cv2.TM_CCORR_NORMED', 'cv2.TM_SQDIFF', 'cv2.TM_SQDIFF_NORMED']

res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_SQDIFF)
res.shape
#(154, 179)

min_val,  max_val,  min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
'''min_val=39168.0
   max_val=74403584.0 
   min_loc=(1077,89)
   max_loc=(159,62)
''' 

一个对象的匹配

图像

匹配模板

代码

for meth in methods:
    img2 = img.copy()

    # 匹配方法的真值
    method = eval(meth)
    print (method)
    res = cv2.matchTemplate(img, template, method)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
    
    # 如果是平方差匹配TM_SQDIFF或归一化平方差匹配TM_SQDIFF_NORMED，取最小值
    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)
    
    #画矩形
    cv2.rectangle(img2, top_left, bottom_right, 255, 2)

    plt.subplot(121), plt.imshow(res, cmap='gray')
    plt.xticks([]), plt.yticks([])  # 隐藏坐标轴
    plt.subplot(122), plt.imshow(img2, cmap='gray')
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.suptitle(meth)
    plt.show()

效果

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多个对象的匹配

图像

匹配模板

代码

img_rgb = cv2.imread('mario.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
template = cv2.imread('mario_coin.jpg', 0)
h, w = template.shape[:2]

res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8
# 取匹配程度大于%80的坐标
loc = np.where(res >= threshold)
for pt in zip(*loc[::-1]):  # *号表示可选参数
    bottom_right = (pt[0] + w, pt[1] + h)
    cv2.rectangle(img_rgb, pt, bottom_right, (0, 0, 255), 2)

    cv2.imshow('img_rgb', img_rgb)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

效果