OpenCV-模板匹配cv::matchTemplate

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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OpenCV-模板匹配cv::matchTemplate相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

作者:翟天保Steven
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函数原型

void matchTemplate( InputArray image, InputArray templ,OutputArray result, int method, InputArray mask = noArray());

参数说明

  1. InputArray类型的image,输入图像。
  2. InputArray类型的templ,待匹配图像。
  3. OutputArray类型的result,输出匹配结果。
  4. int类型的method,匹配方法,具体介绍见下方。
  5. InputArray类型的mask,掩膜。

匹配方法介绍

       模板匹配函数中自带了6种匹配方法,其原理是以原图某点为起始点,选择模板同大小的区域进行计算,根据得到的结果选择最优的解,所以当你使用该函数时会发现,假如原图1000*1000,模板100*100,那结果图尺寸为900*900,各方法对应的公式和原理如下所示。

       1.CV_TM_SQDIFF,平方差匹配法。得到的数值越小,说明越匹配。

       2.CV_TM_SQDIFF_NORMED,归一化平方差匹配法。得到的数值越小,说明越匹配。

       3.CV_TM_CCORR,相关匹配法。得到的数值越大,说明越匹配。该方法容易受背景干扰。

       4.CV_TM_CCORR_NORMED,归一化相关匹配法。得到的数值越大,说明越匹配。该方法容易受背景干扰。

       5.CV_TM_CCOEFF,相关系数法,也是零均值互相关法,将均值减去后,再计算相关性。得到的数值越大,说明越匹配。该方法应用性较优。

       6.CV_TM_CCOEFF_NORMED,归一化相关系数法。得到的数值越大,说明越匹配。该方法应用性较优。

测试代码

#include <iostream>  
#include <opencv2\\opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 

using namespace cv;
using namespace std;

int main()

	cv::Mat src = imread("test1.jpg");
	cv::Mat sample = imread("t.png");
	// 匹配
	cv::Mat result;
	matchTemplate(src, sample, result, CV_TM_CCOEFF);
	// 归一化
	normalize(result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());
	// 获取最小值
	double minValue; double maxValue; Point minLocation; Point maxLocation;
	Point matchLocation;
	minMaxLoc(result, &minValue, &maxValue, &minLocation, &maxLocation, Mat());
	matchLocation = maxLocation;
	// 框选结果
	cv::Mat draw = src.clone();
	rectangle(draw, matchLocation, Point(matchLocation.x + sample.cols, matchLocation.y + sample.rows), Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0);
	
	imshow("src", src);
	imshow("sample", sample);
	imshow("draw", draw);
	waitKey(0);
	return 0;


测试效果

图1 原图
图2 待检测目标
图3 检测结果

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以上是关于OpenCV-模板匹配cv::matchTemplate的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

opencv 中自带的模板匹配算法出处

OpenCV模板匹配 - 如何确定匹配模板的角度

使用Python,OpenCV进行模板匹配单对象多对象及多尺度模板匹配

opencv - 匹配模板

OpenCV 学习笔记(模板匹配)

opencv python:模板匹配