C# 图像模板匹配并标注
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了C# 图像模板匹配并标注相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
01
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需求
这个是粉丝在我的技术群提的一个需求
1、 模板匹配 ：
功能：
（1）在一张大图像中，选取一小块区域作为模板
（2）可在大图像中匹配到模板图像和位置。
模板匹配是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。目前我司用hacon去做的，还进行了二次封装，可以设置图片的旋转角度等信息，这个设计公司机密，这里我就用opencv（NET封装版叫emgucv）去实现这个功能。
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功能演示
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核心代码
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.CvEnum;
using Emgu.CV.Structure;
using PropertyChanged;
using System;
using System.Drawing;
using System.IO;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Windows.Media;
using System.Windows.Media.Imaging;
namespace Caliburn.Micro.Hello
[AddINotifyPropertyChangedInterface]
public class MatchTemplateViewModel: IViewModel
public ImageSource TemplateImage get; set;
public string TemplateImagePath get; set;
public ImageSource MarkImage get; set;
public string MarkImagePath get; set;
public string ResultString get; set;
public void MatchTemplate()
Mat src = CvInvoke.Imread(TemplateImagePath, LoadImageType.AnyColor);//从本地读取图片
Mat result = src.Clone();
Mat tempImg = CvInvoke.Imread(MarkImagePath, LoadImageType.AnyColor);
int matchImg_rows = src.Rows - tempImg.Rows + 1;
int matchImg_cols = src.Cols - tempImg.Cols + 1;
Mat matchImg = new Mat(matchImg_rows, matchImg_rows, DepthType.Cv32F, 1); //存储匹配结果
#region 模板匹配参数说明
采用系数匹配法，匹配值越大越接近准确图像。
IInputArray image：输入待搜索的图像。图像类型为8位或32位浮点类型。设图像的大小为[W, H]。
IInputArray templ：输入模板图像，类型与待搜索图像类型一致，并且大小不能大于待搜索图像。设图像大小为[w, h]。
IOutputArray result：输出匹配的结果，单通道，32位浮点类型且大小为[W - w + 1, H - h + 1]。
TemplateMatchingType method：枚举类型标识符，表示匹配算法类型。
Sqdiff = 0 平方差匹配，最好的匹配为 0。
SqdiffNormed = 1 归一化平方差匹配，最好效果为 0。
Ccorr = 2 相关匹配法，数值越大效果越好。
CcorrNormed = 3 归一化相关匹配法，数值越大效果越好。
Ccoeff = 4 系数匹配法，数值越大效果越好。
CcoeffNormed = 5 归一化系数匹配法，数值越大效果越好。
#endregion
CvInvoke.MatchTemplate(src, tempImg, matchImg, TemplateMatchingType.CcoeffNormed);
#region 归一化函数参数说明
IInputArray src：输入数据。
IOutputArray dst：进行归一化后输出数据。
double alpha = 1; 归一化后的最大值，默认为 1。
double beta = 0：归一化后的最小值，默认为 0。
#endregion
CvInvoke.Normalize(matchImg, matchImg, 0, 1, NormType.MinMax, matchImg.Depth); //归一化
double minValue = 0.0, maxValue = 0.0;
Point minLoc = new Point();
Point maxLoc = new Point();
#region 极值函数参数说明
IInputArray arr：输入数组。
ref double minVal：输出数组中的最小值。
ref double maxVal; 输出数组中的最大值。
ref Point minLoc：输出最小值的坐标。
ref Point maxLoc; 输出最大值的坐标。
IInputArray mask = null：蒙版。
#endregion
CvInvoke.MinMaxLoc(matchImg, ref minValue, ref maxValue, ref minLoc, ref maxLoc);
StringBuilder tb_result = new StringBuilder();
tb_result.Append("min=" + minValue + ",max=" + maxValue);
tb_result.Append(Environment.NewLine);
tb_result.Append("最小值坐标：\\n" + minLoc.ToString());
tb_result.Append(Environment.NewLine);
tb_result.Append("最大值坐标：\\n" + maxLoc.ToString());
ResultString = tb_result.ToString();
//Console.WriteLine(tb_result);
CvInvoke.Rectangle(src, new Rectangle(maxLoc, tempImg.Size), new MCvScalar(0, 0, 255), 3);//绘制矩形，匹配得到的效果。
CvInvoke.Imshow("result", src);
CvInvoke.WaitKey(0);
/// <summary>
/// 加载模板图片
/// </summary>
public void LoadTemplateImage()
TemplateImage = LoadImage(ImageLoadType.TemplateImage);
/// <summary>
/// 加载标记图片
/// </summary>
public void LoadMarkImage()
MarkImage = LoadImage(ImageLoadType.MarkImage);
public ImageSource LoadImage(ImageLoadType imageType )
OpenFileDialog openFileDialog1 = new OpenFileDialog();
openFileDialog1.Filter = "图片|*.jpg;*.jpeg;*.bmp;*.png;*.gif";
openFileDialog1.FilterIndex = 1;//当前使用第二个过滤字符串
openFileDialog1.RestoreDirectory = true;//对话框关闭时恢复原目录
openFileDialog1.Multiselect = false;
openFileDialog1.Title = "选择文件";
ImageSource iSouce = null;
try
if (openFileDialog1.ShowDialog() == DialogResult.OK)
iSouce = LoadImageFreeze(openFileDialog1.FileName);//加载显示完成需要释放
switch(imageType)
case ImageLoadType.MarkImage:
MarkImagePath = openFileDialog1.FileName;break;
case ImageLoadType.TemplateImage:
TemplateImagePath = openFileDialog1.FileName; break;
default: break;
return iSouce;
return null;
catch (Exception ex)
Console.WriteLine($"[MatchTemplateViewModel]:Load() execute error:ex");
return null;
/// <summary>
/// 图片加载显示完成后释放
/// </summary>
/// <param name="imagePath"></param>
/// <returns></returns>
public static BitmapImage LoadImageFreeze(string imagePath)
try
BitmapImage bitmap = new BitmapImage();
if (File.Exists(imagePath))
bitmap.BeginInit();
bitmap.CacheOption = BitmapCacheOption.OnLoad;
using (Stream ms = new MemoryStream(File.ReadAllBytes(imagePath)))
bitmap.StreamSource = ms;
bitmap.EndInit();
bitmap.Freeze();
return bitmap;
catch (Exception)
return null;
04
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说明
界面分别加载模板图片和标记图片，然后点击匹配按钮进行匹配，匹配结果在模板图片上用矩形标注，并把位置信息显示在界面上
①在NUGET上安装emgucv库：我这里适应的是3.1。0.1，注意emgucv每个版本不兼容
②模板匹配接口MatchTemplate说明，详细注释代码里面都有
#region 模板匹配参数说明
采用系数匹配法，匹配值越大越接近准确图像。
IInputArray image：输入待搜索的图像。图像类型为8位或32位浮点类型。设图像的大小为[W, H]。
IInputArray templ：输入模板图像，类型与待搜索图像类型一致，并且大小不能大于待搜索图像。设图像大小为[w, h]。
IOutputArray result：输出匹配的结果，单通道，32位浮点类型且大小为[W - w + 1, H - h + 1]。
TemplateMatchingType method：枚举类型标识符，表示匹配算法类型。
Sqdiff = 0 平方差匹配，最好的匹配为 0。
SqdiffNormed = 1 归一化平方差匹配，最好效果为 0。
Ccorr = 2 相关匹配法，数值越大效果越好。
CcorrNormed = 3 归一化相关匹配法，数值越大效果越好。
Ccoeff = 4 系数匹配法，数值越大效果越好。
CcoeffNormed = 5 归一化系数匹配法，数值越大效果越好。
#endregion
CvInvoke.MatchTemplate(src, tempImg, matchImg, TemplateMatchingType.CcoeffNormed);③外部加载 图片，加载显示完成后释放，返回BitmapImage 可以直接赋值给wpf控件的ImageSource
public static BitmapImage LoadImageFreeze(string imagePath)
try
BitmapImage bitmap = new BitmapImage();
if (File.Exists(imagePath))
bitmap.BeginInit();
bitmap.CacheOption = BitmapCacheOption.OnLoad;
using (Stream ms = new MemoryStream(File.ReadAllBytes(imagePath)))
bitmap.StreamSource = ms;
bitmap.EndInit();
bitmap.Freeze();
return bitmap;
catch (Exception)
return null;
以上是关于C# 图像模板匹配并标注的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章