python 模板匹配

最新推荐文章于 2025-03-20 12:34:19 发布

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分类专栏：视觉相关

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博客提到不需要的部分可用黑色填充，且返回的依然是矩形框，涉及信息技术中图形处理相关内容。

不需要的部分，可以用黑色填充，但是返回的依然是矩形框。



import cv2

target = cv2.imread(r"e:/new/11.jpg")

template = cv2.imread(r"e:/new/13.jpg")
cv2.imshow("template",template)
theight, twidth = template.shape[:2]
#执行模板匹配，采用的匹配方式cv2.TM_SQDIFF_NORMED
result = cv2.matchTemplate(target,template,cv2.TM_SQDIFF_NORMED)

cv2.normalize( result, result, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, -1 )
#寻找矩阵（一维数组当做向量，用Mat定义）中的最大值和最小值的匹配结果及其位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
#匹配值转换为字符串
#对于cv2.TM_SQDIFF及cv2.TM_SQDIFF_NORMED方法min_val越趋近与0匹配度越好，匹配位置取min_loc
#对于其他方法max_val越趋近于1匹配度越好，匹配位置取max_loc
strmin_val = str(min_val)
#绘制矩形边框，将匹配区域标注出来
#min_loc：矩形定点
#(min_loc[0]+twidth,min_loc[1]+theight)：矩形的宽高
#(0,0,225)：矩形的边框颜色；2：矩形边框宽度
cv2.rectangle(target,min_loc,(min_loc[0]+twidth,min_loc[1]+theight),(0,0,225),2)
#显示结果,并将匹配值显示在标题栏上
cv2.imshow("MatchResult--Value"+strmin_val,target)

cv2.waitKey()
cv2.imwrite(r"e:/new/14.jpg",target)
cv2.destroyAllWindows()