【OpenCV 4】(python 3.7)模板匹配原理及代码实现

模板匹配：

是一种在较大的图像中搜索和查找模板图像位置的方法。OpenCV带有一个函数用于此目的.它只是简单地将模板图像放在输入图像上(就像在2D卷积中那样)，并在模板图像下对输入图像的模板和补丁进行比较,在OpenCV中实现了几种比较方法,它返回一个灰度图像，每个像素表示该像素区域与模板的匹配程度.

如果输入图像的大小（W x H）且模板图像的大小（w x h），则输出图像的大小为（W-w + 1，H-h + 1）.获得结果后，可以使用函数查找最大/最小值的位置。将其作为矩形的左上角，并将（w，h）作为矩形的宽度和高度.

代码实现：

import cv2 as cv
import numpy as np


def template_demo():
    #模板图像
    tpl = cv.imread("D:/javaopencv/tpl.png")
    #目标图像
    target = cv.imread("D:/javaopencv/test1.png")
    cv.imshow("template image", tpl)
    cv.imshow("target image", target)
    #方法
    methods = [cv.TM_SQDIFF_NORMED, cv.TM_CCORR_NORMED, cv.TM_CCOEFF_NORMED]
    th, tw = tpl.shape[:2] #模板宽高
    for md in methods:
        print(md)
        result = cv.matchTemplate(target, tpl, md)
        #方法返回最小值 最大值位置
        min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(result)
        if md == cv.TM_SQDIFF_NORMED:
            tl = min_loc
        else:
            tl = max_loc
            #tl：左上角，br：右下角
        br = (tl[0]+tw, tl[1]+th);
        #将找到的区域绘制到原图上
        cv.rectangle(target, tl, br, (0, 0, 255), 2)
        #cv.imshow("match-"+np.str(md), target)
        cv.imshow("match-" + np.str(md), result)


print("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")
src = cv.imread("D:/vcprojects/images/demo.png")
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
template_demo()
cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

结果：