4.11 模板匹配 - OpenCV 中文文档

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4.11 模板匹配

发布于 2019-07-01 字数 4781 浏览 807 评论 0

目标

在这一章中,你将学习

  • 使用模板匹配查找图像中的对象
  • 你会学会这些函数:cv2.matchTemplate()cv2.minMaxLoc()

理论基础

模板匹配是一种在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。 OpenCV为此提供了一个函数cv2.matchTemplate()。它只是将模板图像滑过输入图像(就像2D卷积那样),并将模板图像和输入图像的一小块进行比较。在OpenCV中实现了几种比较方法。 (您可以查看文档了解更多详情)。它返回一个灰度图像,其中每个像素表示该像素的邻域与模板匹配多少。

如果输入图像的大小(WxH)和模板图像的大小(wxh),输出图像的大小为(W-w + 1,H-h + 1)。一旦得到结果,就可以使用cv2.minMaxLoc()函数来查找最大值/最小值。将其作为矩形的左上角,并将(w,h)作为矩形的宽度和高度。那个矩形就是你模板的区域。

如果您使用cv2.TM_SQDIFF作为比较方法,最小值会给出最佳匹配。

OpenCV中的模板匹配

在这里,作为一个例子,我们将在照片中搜索梅西的脸。所以我创建了一个模板如下:

image

我们将尝试所有的比较方法,以便我们可以看到他们的结果如何:

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('messi5.jpg',0)
img2 = img.copy()
template = cv2.imread('template.jpg',0)
w, h = template.shape[::-1]

# 所有6种比较方法的列表
methods = ['cv2.TM_CCOEFF', 'cv2.TM_CCOEFF_NORMED', 'cv2.TM_CCORR', 'cv2.TM_CCORR_NORMED', 'cv2.TM_SQDIFF', 'cv2.TM_SQDIFF_NORMED']

for meth in methods:
    img = img2.copy()
    method = eval(meth)

    # 应用模版匹配
    res = cv2.matchTemplate(img,template,method)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
        # 如果方法是 TM_SQDIFF或者TM_SQDIFF_NORMED取最小值
    if method in [cv2.TM_SQDIFF, cv2.TM_SQDIFF_NORMED]:
        top_left = min_loc
    else:
        top_left = max_loc
    bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)

    cv2.rectangle(img,top_left, bottom_right, 255, 2)

    plt.subplot(121),plt.imshow(res,cmap = 'gray')
    plt.title('Matching Result'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.subplot(122),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
    plt.title('Detected Point'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.suptitle(meth)

    plt.show()

下面是结果:

  • cv2.TM_CCOEFF

    image

  • cv2.TM_CCOEFF_NORMED

    image

  • cv2.TM_CCORR

    image

  • cv2.TM_CCORR_NORMED

    image

  • cv2.TM_SQDIFF

    image

  • cv2.TM_SQDIFF_NORMED

    image

你可以看到使用cv2.TM_CCORR的结果并不像我们预期的那样好。

与多个对象匹配的模板

在之前的章节中,我们搜索了梅西的脸部图像,该图像只出现了一次。假设你正在搜索一个对象的多个实例,cv2.minMaxLoc()不会给你所有的位置。在这种情况下,我们将使用阈值。所以在这个例子中,我们将使用着名的游戏“马里奥”的截图,我们将在其中找到硬币。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img_rgb = cv2.imread('mario.png')
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
template = cv2.imread('mario_coin.png',0)
w, h = template.shape[::-1]

res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8
loc = np.where( res >= threshold)
for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)

cv2.imwrite('res.png',img_rgb)

结果:

image

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