定义:模板匹配是在给定的图片中查找和模板最相似的区域,该算法的输入包括模板和图片,整个使命的思路就是按照滑窗的思路不断的移动模板图片,计算其与图像中对应区域的匹配度,最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果。
原理:将模板块每次移动一个像素(从左往右,从上往下),在每一个位置,都计算与模板图像的相似水平。对于每一个位置将计算的相似结果生存在结果矩阵®中。如果输入图像的大小(WxH)且模板图像的大小(wxh),则输出矩阵R的大小为(W-w +1,H-h+1)将R表现为图像。得到图像后,查找最大值地点的位置,那么该位置对应的区域就被认为是最匹配的。对应的区域就是以该点为顶点,长宽和模板图像一样大小的矩阵。
案例:
API
- res = cv.matchTemplate(img,template,method)
- img:要进行模板匹配的图像
- Template:模板
- 实现模板匹配的算法,主要有method:
- 1.平方差匹配(cv2.TM_SQDIFF_NORMED):利用模板与图像之间的平方差进行匹配最好的匹配是0,匹配越差,匹配的值越大。
- 2.相关匹配(cv2.TM_CCORR_NORMED):利用模板与图像间的乘法进行匹配,数值越大表示匹配程度较高,越小表示匹配效果差,
- 3.利用相关系数匹配(cv2.TM_CCOEFF_NORMED):利用模板与图像间的相关系数匹配,1表示完美的匹配,-1表示最差的匹配。
复制代码 完成匹配后,使用cv.minMaxLoc()方法查找最大值地点的位置即可。如果使用平方差作为比力方法,则最小值位置是最佳匹配位置。
单个对象匹配
- import cv2 as cv2
- img = cv2.imread('11.png') #(781, 1314, 3)数组
- template = cv2.imread('kg.png') #(109, 110, 3)
- h, w = template.shape[:2] ##参照物体宽高
- # 匹配模板
- res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) #(673, 1205)
- min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
- # 计算矩形左边
- top_left = max_loc
- bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)
- # 画矩形
- cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 5)
- #cv.rectangle(img,leftupper,rightdown,color,thickness)
- #img:要绘制矩形的图像
- #Leftupper, rightdown:矩形的左上角和右下角坐标
- #color: 线条的颜色
- #Thickness: 线条宽度
- # 展示结果
- cv2.imshow('img_rgb', img)
- cv2.waitKey(0)
复制代码 多个对象匹配
- import cv2
- import numpy as np
- # 读取目标图像和模板图像
- img = cv2.imread('11.png')
- template = cv2.imread('tp.png')
- # 获取模板图像的宽度和高度
- h, w = template.shape[:2]
- # 模板匹配
- res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
- # 设置匹配的阈值,通常在0.8~1.0之间
- threshold = 0.75
- loc = np.where(res >= threshold)
- # 绘制匹配的矩形框并统计匹配数量
- count = 0
- for pt in zip(*loc[::-1]): # 将匹配结果的坐标反转,以便用于cv2.rectangle
- cv2.rectangle(img, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 0), 2)
- count += 1
- # 显示结果
- cv2.putText(img, f"Found {count} objects", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2)
- #cv.putText(img,text,station, font, fontsize,color,thickness,cv.LINE_AA)
- #img: 图像
- #text:要写入的文本数据
- #station:文本的放置位置
- #font:字体
- #Fontsize :字体大小
- #cv.LINE_AA:避免图像线段锯齿型
- cv2.imshow('Detected', img)
- cv2.waitKey(0)
- cv2.destroyAllWindows()
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