Python-OpenCV 笔记9 -- 模板匹配

最新推荐文章于 2025-03-20 12:34:19 发布

Wang_Jiankun

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分类专栏： Python-OpenCV 文章标签： python opencv 模板匹配 cv2.matchTemplate()

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本文详细介绍了使用Python和OpenCV进行模板匹配的方法，包括matchTemplate()函数的使用，以及如何通过不同匹配方法如平方差匹配法和归一化相关匹配法来定位图像中的特定模板。通过示例代码展示了如何实现模板匹配并高亮显示匹配位置。

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Python-OpenCV 笔记9 – 模板匹配

1、模板匹配：matchTemplate()

函数原型：

matchTemplate(image, templ, method[, result[, mask]])

参数：

image：待搜索图像，数据类型必须是8位或32位浮点数
templ：搜索模板，它必须不大于待搜索图像并具有相同的数据类型
method：匹配的方法
- cv2.TM_SQDIFF：平方差匹配法，结果值越小越匹配
- cv2.TM_SQDIFF_NORMED：归一化平方差匹配法，结果值在 [0, 1]，越小越匹配
- cv2.TM_CCOPP：相关匹配法
- cv2.TM_CCOPP_NORMED：归一化相关匹配法
result：存放结果的图像，必须为单通道32位浮点数类型
mask：搜索模板的掩码图，它必须与 templ 具有相同的数据类型和大小，默认不设置。目前仅支持 TM_SQDIFF和 TM_CCORR_NORMED 方法

返回：
每个像素点（对应模板的左上角点）进行一次匹配，待搜索图大小：W×H 模板大小：w×h，结果图大小： (W−w+1)×(H−h+1)

2、示例

import cv2
import numpy as np

# 读取待搜索图
src_img = cv2.imread('src.jpg', 0)
template_img = cv2.imread('templ.jpg', 0)
w, h = template_img.shape[::-1]
res = cv2.matchTemplate(src_img, template_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.7
loc = np.where( res >= threshold)
for pt in zip(*loc[::-1]):
	cv2.rectangle(src_img, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), 255, 2)   
cv2.imshow('match', src_img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

GOOD LUCK!