Python+Opencv实现图像模板匹配详解

 更新时间:2022年09月18日 12:09:06   作者:泡泡怡  
模板匹配可以看作是对象检测的一种非常基本的形式。使用模板匹配,我们可以使用包含要检测对象的“模板”来检测输入图像中的对象。本文为大家介绍了图像模板匹配的实现方法,需要的可以参考一下

引言

什么是模板匹配呢?

看到这里大家是否会觉得很熟悉的感觉涌上心头!在人脸识别是不是也会看见 等等。

模板匹配可以看作是对象检测的一种非常基本的形式。使用模板匹配,我们可以使用包含要检测对象的“模板”来检测输入图像中的对象。

一、匹配方法

cv2.matchTemplate(img, templ, method)

参数:(img: 原始图像、temple: 模板图像、method: 匹配度计算方法)

方法如下: 

cv2.TM_SQDIFF: 计算平方差,计算结果越小,越相关

公式:

cv2.TM_CCORR: 计算相关性,计算出来的值越大,越相关

公式:

cv2.TM_CCOEFF: 计算相关系数,计算出的值越大,越相关

公式:

cv2.TM_SQDIFF_NORMED: 计算归一化平方差,计算结果越接近0,越相关

公式:

cv2.TM_CCORR_NORMED: 计算归一化相关性,计算结果越接近1,越相关

公式:

cv2.TM_CCOEFF_NORMED: 计算归一化相关系数,计算结果越接近1,越相关

 公式:

 二、匹配单个对象

img代表原始图像,template代表模板窗口,1默认为cv2.TM_SQDIFF方法

res = cv2.matchTemplate(img, template, 1) 

 获取结果的最值和最值位置(最值位置是左上角的坐标位置,通过模板的宽和高可以在原图上把模板位置画出来)

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

完整的代码:

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def cv_show(name,img):
    cv2.imshow(name,img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
img=cv2.imread('C:/Users/bwy/Desktop/7.png',0)
template=cv2.imread('C:/Users/bwy/Desktop/8.png',0)
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:
    img3=img.copy()
    method=eval(meth)
    print(meth)
    res1=cv2.matchTemplate(img,template,method)
    min_val,max_val,min_loc,max_loc = cv2.minMaxLoc(res1)
    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)
    #俩矩形
    cv2.rectangle(img3,top_left,bottom_right,255,2)
    plt.subplot(121),plt.imshow(res1,cmap='gray')
    plt.xticks([]),plt.yticks([])#隐藏坐标轴
    plt.subplot(122),plt.imshow(img3,cmap='gray')
    plt.xticks([]),plt.yticks([])#隐藏坐标轴
    plt.suptitle(meth)
    plt.show()

结果如图所示:

 多次实验你会发现归一的方法更准确。

 三、匹配多个对象

1.导包构建函数

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def cv_show(name,img):
    cv2.imshow(name,img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

2.读入图像转灰度图,改大小。

im=cv2.imread('C:/Users/bwy/Desktop/9.png')
TE=cv2.imread('C:/Users/bwy/Desktop/10.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
im1=cv2.resize(im,(600,337))
cv_show('im',im1)
img_=cv2.cvtColor(im1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
TE=cv2.resize(TE,(60,60))
TE.shape

3.图像匹配

h,w=TE.shape[:2]
r=cv2.matchTemplate(img_,TE,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
cv_show('r',r)

结果如图所示:

4.取匹配程度大于75%的坐标 ,画在原图上

其中:zip(*) 可理解为解压,返回二维矩阵式。loc中loc[0]是高,loc[1]是宽,[::-1]表示倒序。p[0]代表宽,p[1]代表高

threshold=0.75
loc=np.where(r>=threshold)
for pt in zip(*loc[::-1]):#*代表可选参数
    bottom_right=(pt[0]+w,pt[1]+h)
    cv2.rectangle(im1,pt,bottom_right,(0,0,255),1)
cv_show('im1',im1)

结果如图所示:

到此这篇关于Python+Opencv实现图像模板匹配详解的文章就介绍到这了,更多相关Python Opencv图像模板匹配内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • Python编程mac下使用pycharm小技巧

    Python编程mac下使用pycharm小技巧

    这篇文章主要介绍了Python编程中在mac下使用pycharm的一些小技巧,建议正在使用Pycharm的同学们可以收藏阅读,可以节省你的编程时间
    2021-09-09
  • Linux下用Python脚本监控目录变化代码分享

    Linux下用Python脚本监控目录变化代码分享

    这篇文章主要介绍了Linux下用Python脚本监控目录变化代码分享,本文直接给出实现代码,需要的朋友可以参考下
    2015-05-05
  • pytorch如何实现多个矩阵拼接

    pytorch如何实现多个矩阵拼接

    这篇文章主要介绍了pytorch如何实现多个矩阵拼接问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2023-09-09
  • 值得收藏,Python 开发中的高级技巧

    值得收藏,Python 开发中的高级技巧

    这篇文章主要介绍了Python 开发中的高级技巧,非常不错,具有收藏价值,感兴趣的朋友一起看看吧
    2018-11-11
  • python中list,ndarray,Tensor间的转换小结

    python中list,ndarray,Tensor间的转换小结

    数据类型转换是常见的功能,本文主要介绍了python中list,ndarray,Tensor间的转换小结,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2024-02-02
  • python实现查找两个字符串中相同字符并输出的方法

    python实现查找两个字符串中相同字符并输出的方法

    这篇文章主要介绍了python实现查找两个字符串中相同字符并输出的方法,涉及Python针对字符串操作的相关技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2015-07-07
  • python画柱状图--不同颜色并显示数值的方法

    python画柱状图--不同颜色并显示数值的方法

    今天小编就为大家分享一篇python画柱状图--不同颜色并显示数值的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-12-12
  • python调用摄像头显示图像的实例

    python调用摄像头显示图像的实例

    今天小编就为大家分享一篇python调用摄像头显示图像的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-08-08
  • python之信息加密题目详解

    python之信息加密题目详解

    这篇文章主要介绍了python之信息加密题目详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,,需要的朋友可以参考下
    2019-06-06
  • Python获取时间的操作示例详解

    Python获取时间的操作示例详解

    这篇文章主要为大家详细介绍了一些Python中获取时间的操作,例如:获取时间戳、获取当前时间、获取昨天日期等,感兴趣的可以参考一下
    2022-07-07

最新评论