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理论

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。为此，OpenCV 带有一个函数 cv.matchTemplate（） 。它只是在输入图像上滑动模板图像（如在 2D 卷积中），并比较模板图像下的模板和输入图像的补丁。在 OpenCV 中实现了几种比较方法。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的程度。

如果输入图像的大小（WxH）且模板图像的大小（wxh），则输出图像的大小为（W-w + 1，H-h + 1）。得到结果后，可以使用 cv.minMaxLoc（） 函数查找最大/最小值的位置。将其作为矩形的左上角，取（w，h）作为矩形的宽度和高度。那个矩形是你的模板区域。

如果你使用cv.TM_SQDIFF函数作为比较的方法, 最小值作为匹配值。

OpenCV 中的模板匹配

在这里，作为一个例子，我们将在梅西的照片中搜索他的面部，因此我创建了一个如下的模板：

我们将尝试所有的比较方法，看看它们的结果如何：

import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('messi5.jpg',0)
img2 = img.copy()
template = cv.imread('template.jpg',0)
w, h = template.shape[::-1]
# All the 6 methods for comparison in a list
methods = ['cv.TM_CCOEFF', 'cv.TM_CCOEFF_NORMED', 'cv.TM_CCORR','cv.TM_CCORR_NORMED', 'cv.TM_SQDIFF', 'cv.TM_SQDIFF_NORMED']
for meth in methods:img = img2.copy()method = eval(meth)# Apply template Matchingres = cv.matchTemplate(img,template,method)min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(res)# If the method is TM_SQDIFF or TM_SQDIFF_NORMED, take minimumif method in [cv.TM_SQDIFF, cv.TM_SQDIFF_NORMED]:top_left = min_locelse:top_left = max_locbottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)cv.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()

请参阅以下结果：

• cv.TM_CCOEFF

• cv.TM_CCOEFF_NORMED

• cv.TM_CCORR

• cv.TM_CCORR_NORMED

• cv.TM_SQDIFF

• cv.TM_SQDIFF_NORMED

你可以看到使用 **cv.TM_CCORR**的结果并不像我们预期的那样好。

模板与多个对象匹配

在上一节中，我们搜索了梅西的脸部图像，该图像仅在图中出现一次。假设您正在搜索的对象在图中出现了多次， cv.minMaxLoc（） 将不会为你提供所有的匹配点。在这种情况下，我们将使用阈值。所以在这个例子中，我们将使用着名游戏 Mario 的截图，并在其中找到硬币。

import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img_rgb = cv.imread('mario.png')
img_gray = cv.cvtColor(img_rgb, cv.COLOR_BGR2GRAY)
template = cv.imread('mario_coin.png',0)
w, h = template.shape[::-1]
res = cv.matchTemplate(img_gray,template,cv.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8
loc = np.where( res >= threshold)
for pt in zip(*loc[::-1]):cv.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)
cv.imwrite('res.png',img_rgb)

结果：

apachecn.github.io/opencv-doc-zh/#/