java opencv，一张图片中，存在多个某种图案的图像，如何寻找到这几个图案的坐标信息

在Java中使用OpenCV库处理这种场景通常涉及以下几个步骤：

1. **导入依赖**：首先需要在项目中引入OpenCV的Java包，可以通过Maven或者Gradle将其添加到构建文件中。

2. **读取图像**：使用` Imgcodecs.imread()`方法加载包含目标图案的原始图像。

3. **预处理**：对图像进行灰度化、平滑（如高斯模糊）、二值化等操作，以便于后续的特征检测。

4. **模板匹配**：对于每个目标图案，可以创建一个模板（通常是通过图像切片或单个图案绘制），然后使用`Template Matching`功能（如`matchTemplate()`或`goodFeaturesToTrack()`）寻找原始图像中与模板相似的部分。

5. **定位坐标**：当模板匹配函数返回匹配区域时，这些区域通常表示了目标图案的位置。使用`MatOfPoint2f`存储边界框坐标，然后提取出矩形区域的中心点作为图案的具体位置。

6. **结果筛选**：由于可能存在噪声或误匹配，可能需要设置阈值，只保留那些得分较高的匹配结果。

以下是一个简单的示例代码片段：

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class PatternFinder {
    private Mat template; // 模板图像

    public List<Point> findPattern(List<Mat> images) {
        List<Point[]> result = new ArrayList<>();
        for (Mat image : images) {
            // ...预处理步骤...

            // 在image上应用模板匹配
            Mat matched = Core.matchTemplate(image, template, Core.TM_CCOEFF_NORMED);
            // 设置阈值并找到匹配区域
            Point[] locations = new Point[matched.rows()];
            threshold(matched, matched, 0.8, 1.0, Core.THRESH_BINARY_INV);
            Core.findNonZero(matched, locations);

            // 提取中心点
            for (Point location : locations) {
                Point2f center = new Point(location.x + template.cols() / 2, location.y + template.rows() / 2);
                result.add(center.toArray());
            }
        }
        return result;
    }

    private void threshold(Mat src, Mat dst, float lowThreshold, float highThreshold, int thresholdType) {
        // 使用自定义阈值...
    }
}