模板匹配

舫艏

于 2021-06-29 20:43:35 发布

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本文介绍了模板匹配技术，包括读取模板和检测图片，然后详细讲解了霍夫变换的应用，如HoughLines、HoughLinesP和HoughCircles，用于图像中的线条和圆的检测。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

导入所需的库

import cv2
import numpy as np
#Matplotlib是RGB
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline 

#定义显示图片的函数,避免重复代码
def cv_show(name, img):
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()

读取模板图片

#读取模板图片
template = cv2.imread("lena_eye.jpg")
cv_show("template",template)

读取检测图片

img = cv2.imread("lena.jpg")
cv_show("img", img)

获取模板大小

#获取到我们模板的大小h,w
h, w = template.shape[:2]

进行匹配

#开始模板匹配过程(采用计算归一化平方不同,计算值越接近0,越相关)
res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_SQDIFF_NORMED)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
top_left = min_loc
bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1]