ZNCC的模板匹配python代码

ZNCC（Zero-mean Normalized Cross-Correlation）是一种常用的模板匹配算法，用于在图像中寻找与给定模板最相似的区域。下面是一个使用Python实现ZNCC模板匹配的代码示例：

import cv2
import numpy as np

def zncc_template_matching(image, template):
    # 将图像和模板转换为灰度图像
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray_template = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算图像和模板的均值
    mean_image = np.mean(gray_image)
    mean_template = np.mean(gray_template)

    # 计算图像和模板的标准差
    std_image = np.std(gray_image)
    std_template = np.std(gray_template)

    # 对图像和模板进行零均值化
    zero_mean_image = gray_image - mean_image
    zero_mean_template = gray_template - mean_template

    # 计算归一化互相关系数（NCC）
    ncc = cv2.matchTemplate(zero_mean_image, zero_mean_template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

    # 获取匹配结果的位置
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ncc)
    top_left = max_loc
    bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0])

    # 在原始图像上绘制矩形框标记匹配结果
    result_image = image.copy()
    cv2.rectangle(result_image, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)

    return result_image

# 读取图像和模板
image = cv2.imread('image.jpg')
template = cv2.imread('template.jpg')

# 进行模板匹配
result = zncc_template_matching(image, template)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码中的`image.jpg`和`template.jpg`是示例图像和模板的文件名，你需要将其替换为你自己的图像文件路径。