模板匹配代码python

当你想要在图像中寻找一个特定的模板时，你可以使用模板匹配算法。下面是一个使用Python的OpenCV库实现模板匹配的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像和模板图像
original_image = cv2.imread('original_image.jpg')
template = cv2.imread('template.jpg')

# 获取模板图像的宽度和高度
template_height, template_width, _ = template.shape

# 使用 TM_CCOEFF_NORMED 方法进行模板匹配
result = cv2.matchTemplate(original_image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 设置匹配阈值
threshold = 0.8

# 找到匹配结果中大于阈值的位置
locations = np.where(result >= threshold)
locations = list(zip(*locations[::-1]))

# 在原始图像中标记匹配结果
for loc in locations:
    top_left = loc
    bottom_right = (top_left[0] + template_width, top_left[1] + template_height)
    cv2.rectangle(original_image, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)

# 显示标记后的图像
cv2.imshow('Matched Image', original_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，你需要将`original_image.jpg`和`template.jpg`替换为你自己的图像文件路径。这段代码会在原始图像中找到与模板匹配度较高的区域，并在匹配位置标记矩形框。

请注意，模板匹配可能会受到图像尺度、旋转和光照变化等因素的影响，因此在实际应用中可能需要进行额外的处理和调优。