OpenCV- 模板匹配

模板匹配（Template Match）

六种方法介绍：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

#include <math.h>
using namespace std;
using namespace cv;

Mat src, temp, dst;
int match_method = TM_SQDIFF;
int max_track = 5;
const char* INPUT_T = "temp image";
const char* OUTPUT_T = "result image";
const char* match_t = "template match-demo";
void Match_Demo(int, void*);
int main(int argc, char** argv) {
	// 待检测图像
	src = imread("E://VS-pro//images//zhu2.jpg");
	// 模板图像
	temp = imread("E://VS-pro//images//zhu2temp.bmp");
	if (src.empty() || temp.empty()) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}
	namedWindow(INPUT_T);
	namedWindow(OUTPUT_T);
	namedWindow(match_t);
	imshow(INPUT_T, temp);

	//trackbar 变化的是 不同的匹配方法 从0到5共6种
	const char* trackbar_title = "Match Algo Type:";
	createTrackbar(trackbar_title, OUTPUT_T, &match_method, max_track, Match_Demo);
	Match_Demo(0, 0);

	waitKey(0);
	return 0;
}

void Match_Demo(int, void*) {
	//放结果 MAT 必为单通道32位浮点数 结果必须是 (src.cols - temp.rows + 1) * (src.cols - temp.rows + 1)
	int width = src.cols - temp.cols + 1;
	int height = src.rows - temp.rows + 1;
	Mat result;
	result.create(Size(width, height), CV_32FC1);
	//进行模板匹配以及归一化
	matchTemplate(src, temp, result, match_method, Mat());
	normalize(result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());

	Point minloc;
	Point maxloc; //放result中点的位置
	double max, min; //存放result中值的大小
	Point temloc;
	src.copyTo(dst);
	//minMaxLoc寻找矩阵(一维数组当作向量,用Mat定义) 中最小值和最大值的位置. 
	//用minMaxLoc寻找result中最可能的结果；
	minMaxLoc(result, &min, &max, &minloc, &maxloc, Mat());

	//若匹配方法为0 1 则最小值为最匹配结果  其余则最大值为最匹配结果
	if (match_method <= 1)
	{
		temloc = minloc;
	}
	else
	{
		temloc = maxloc;
	}

	//画矩形（画出匹配位置 最匹配"点"加上temp模板大小即为匹配位置）
	rectangle(dst, Rect(temloc.x, temloc.y, temp.cols, temp.rows), Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
	rectangle(result, Rect(temloc.x, temloc.y, temp.cols, temp.rows), Scalar(0, 0, 255), 2, 8);

	imshow(match_t, dst);
	imshow(OUTPUT_T, result);

}