Mahotas - 将模板与图像精确匹配

简介

Mahotas是一个Python库，用于图像处理和计算机视觉任务。其中包括了将模板与图像精确匹配的功能。

使用Mahotas库的matchTemplate()函数，可以在给定图像中精确匹配任何给定的模板图像。

安装

!pip install mahotas

用法示例

import mahotas as mh
from matplotlib import pyplot as plt

# 加载图像
image = mh.imread('image.jpg', as_grey=True)
print(f"图像形状为: {image.shape}")

# 加载模板
template = mh.imread('template.jpg', as_grey=True)
print(f"模板形状为: {template.shape}")

result = mh.match_template(image, template)

# 获取最好的匹配位置
best_match = mh.locate(image, result.max())

# 将匹配结果用矩形框框出
canvas = image.copy()
for coords in best_match:
    x, y = coords
    canvas[x:x + template.shape[0], y:y + template.shape[1]] = 0
    canvas[x:x + template.shape[0], y] = 1
    canvas[x:x + template.shape[0], y + template.shape[1]] = 1
    canvas[x, y:y + template.shape[1]] = 1
    canvas[x + template.shape[0], y:y + template.shape[1]] = 1

# 显示最终结果
fig, ax = plt.subplots(1, 2)
ax[0].imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
ax[0].set_title('原图')
ax[1].imshow(canvas, cmap=plt.cm.gray)
ax[1].set_title('匹配结果')
plt.show()

注意事项

• 在使用matchTemplate()函数时，需要对模板进行预处理，将其转换为灰度图像。
• 当计算匹配结果时，Mahotas使用的是均方差平方差（mean squared error，MSE）计算方法，因此匹配的结果有可能并不完全精确。
• 在实际应用中，如果需要进行更精确定位或更精确的匹配，可以考虑使用其他更为高级的算法和工具。