模板匹配的算法:
import cv2 as cv
import numpy as np
# 模板匹配,就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域,
# 需要模板图像T和待检测图像-源图像S
# 工作方法:在待检测的图像上,从左到右,从上倒下计算模板图像与重叠子图像匹配度,
# 匹配度越大,两者相同的可能性越大。
def template_demo():
tpl = cv.imread("../images/rabbit.jpg")
target = cv.imread("../images/CrystalLiu22.jpg")
cv.imshow("template", tpl)
cv.imshow("target", target)
methods = [cv.TM_SQDIFF_NORMED, cv.TM_CCORR_NORMED, cv.TM_CCOEFF_NORMED] # 三种模板匹配方法
th, tw = tpl.shape[:2]
for md in methods:
print(md)
result = cv.matchTemplate(target, tpl, md) # 得到匹配结果
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(result)
if md == cv.TM_SQDIFF_NORMED: # cv.TM_SQDIFF_NORMED最小时最相似,其他最大时最相似
tl = min_loc
else:
tl = max_loc
br = (tl[0] + tw, tl[1] + th)
cv.rectangle(target, tl, br, (0, 0, 255), 2) # tl为左上角坐标,br为右下角坐标,从而画出矩形
cv.imshow("match-"+np.str(md), target)
if __name__ == \'__main__\':
src = cv.imread("../images/CrystalLiu1.jpg") # 读入图片放进src中
cv.namedWindow("Crystal Liu") # 创建窗口
cv.imshow("Crystal Liu", src) # 将src图片放入该创建的窗口中
template_demo()
cv.waitKey(0) # 等有键输入或者1000ms后自动将窗口消除,0表示只用键输入结束窗口
cv.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口