import torchimport torchvision.models as modelsimport torchvision.transforms as transformsimport cv2import numpy as npvgg = models.vgg16(pretrained=True).featuresvgg.eval()transform = transforms.Compose([ transforms.ToPILImage(), transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])# 加载需要匹配的大图和小图img = cv2.imread('big_image.jpg')template = cv2.imread('small_image.jpg')# 将大图和小图转换为PyTorch的Tensor格式img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 在第0个维度上增加一个维度template_tensor = transform(template).unsqueeze(0)# 对大图和小图分别进行特征提取img_features = vgg(img_tensor)template_features = vgg(template_tensor)# 计算大图中每个位置与小图的相似度result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)# 找到相似度最高的位置min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)top_left = max_loc # 左上角坐标bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0]) # 右下角坐标# 返回小图在大图中的左上角和右下角坐标print("小图在大图中的左上角坐标：", top_left)print("小图在大图中的右下角坐标：", bottom_right)# 在大图中绘制矩形框cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2)# 显示匹配结果cv2.imshow('result', img)cv2.waitKey(0)对当前代码修改为使用当前项目下的vgg16.pth

可以使用以下代码来将原先的`vgg16(pretrained=True)`修改为使用当前项目下的`vgg16.pth`：

import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
import cv2
import numpy as np

# 加载自定义的vgg16模型
vgg = models.vgg16(pretrained=False)
vgg.load_state_dict(torch.load('vgg16.pth'))
vgg.features.eval()

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToPILImage(),
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载需要匹配的大图和小图
img = cv2.imread('big_image.jpg')
template = cv2.imread('small_image.jpg')

# 将大图和小图转换为PyTorch的Tensor格式
img_tensor = transform(img).unsqueeze(0)  # 在第0个维度上增加一个维度
template_tensor = transform(template).unsqueeze(0)

# 对大图和小图分别进行特征提取
img_features = vgg(img_tensor)
template_features = vgg(template_tensor)

# 计算大图中每个位置与小图的相似度
result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 找到相似度最高的位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
top_left = max_loc  # 左上角坐标
bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0])  # 右下角坐标

# 返回小图在大图中的左上角和右下角坐标
print("小图在大图中的左上角坐标：", top_left)
print("小图在大图中的右下角坐标：", bottom_right)

# 在大图中绘制矩形框
cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2)

# 显示匹配结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)

其中，`vgg16.pth`是自定义的vgg16模型的权重文件，需要放在当前项目的根目录下。此处假设模型权重文件使用的是vgg16的默认命名方式，如果使用了自定义的命名方式，需要相应地修改`load_state_dict()`方法中的参数。