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📜  OpenCV模板匹配

📅  最后修改于: 2021-01-07 06:43:00             🧑  作者: Mango

OpenCV模板匹配

模板匹配是一种用于在较大图像中查找模板图像的位置的技术。为此， OpenCV提供了cv2.matchTemplates()函数。它只是将模板图像滑动到输入图像上，然后比较模板和输入图像下的色块。

有多种方法可用于比较。我们将在进一步的主题中讨论一些流行的方法。

它返回一个灰度图像，其中每个像素代表该像素与输入模板匹配的邻域数。

OpenCV中的模板匹配

模板匹配包括以下步骤：

步骤-1：拍摄实际图像并将其转换为灰度图像。

步骤-2：选择模板作为灰度图像。

步骤-3：找到准确度等级匹配的位置。通过模板图像在实际图像上滑动来完成。

步骤-4：如果结果大于精度等级，则将该位置标记为检测到。

考虑以下示例：

import cv2 
import numpy as np 
# Reading the main image 
rgb_img = cv2.imread(r'C:\Users\DEVANSH SHARMA\rolando.jpg',1)
# It is need to be convert it to grayscale 
gray_img = cv2.cvtColor(rgb_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
# Reading the template image 
template = cv2.imread(r'C:\Users\DEVANSH SHARMA\ronaldo_face.jpg',0) 
# Store width in variable w and height in variable h of template
w, h = template.shape[:-1] 
# Now we perform match operations. 
res = cv2.matchTemplate(gray_img,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED) 
# Declare a threshold 
threshold = 0.8
# Store the coordinates of matched location in a numpy array 
loc = np.where(res >= threshold) 
# Draw the rectangle around the matched region. 
for pt in zip(*loc[::-1]): 
    cv2.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,255,255), 2) 
# Now display the final matched template image 
cv2.imshow('Detected',img_rgb)

输出：

模板与多个对象匹配

在上面的示例中，我们在图像中搜索仅在图像中出现一次的模板图像。假设特定对象在特定图像中出现多次。在这种情况下，我们将使用阈值设置，因为cv2.minMaxLoc()不会提供模板图像的所有位置。考虑以下示例。

import cv2 
import numpy as np 
# Reading the main image 
img_rgb = cv2.imread(r'C:\Users\DEVANSH SHARMA\mario.png',1)
# It is need to be convert it to grayscale 
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
# Read the template 
template = cv2.imread(r'C:\Users\DEVANSH SHARMA\coin1.png',0) 
# Store width in variable w and height in variable h of template
w, h = template.shape[:-1] 
# Now we perform match operations. 
res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED) 
# Declare a threshold 
threshold = 0.8
# Store the coordinates of matched region in a numpy array 
loc = np.where( res >= threshold) 
# Draw a rectangle around the matched region. 
for pt in zip(*loc[::-1]): 
    cv2.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,255,255), 2) 
# Now display the final matched template image 
cv2.imshow('Detected',img_rgb)

输出：

在上面的程序中，我们以受欢迎的超级马里奥游戏的图像为主图像，并以硬币图像为模板图像。硬币在主图像中出现多次。当它在图像中找到硬币时，将在硬币上绘制矩形。

模板匹配的局限性

模板匹配的局限性如下：

  • 计算中到大型图像的图案相关图像是一个耗时的过程。
  • 模式出现必须保留参考模板图像的方向。
  • 模板匹配不适用于模板的旋转或缩放版本，因为形状/大小/剪切等发生变化。