BBS模板匹配算法 python代码

以下是BBS模板匹配算法的Python代码示例：

import numpy as np
import cv2

def bbs_template_matching(image, template):
    image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    result = cv2.matchTemplate(image_gray, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

    threshold = 0.8
    loc = np.where(result >= threshold)

    w, h = template_gray.shape[::-1]

    for pt in zip(*loc[::-1]):
        cv2.rectangle(image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 0, 255), 2)

    return image

if __name__ == '__main__':
    image = cv2.imread('image.jpg')
    template = cv2.imread('template.jpg')
    result = bbs_template_matching(image, template)
    cv2.imshow('Result', result)
    cv2.waitKey(0)

在这个示例中，我们首先将原始图像和模板图像转换为灰度图像。然后，我们使用`cv2.matchTemplate()`函数来计算原始图像中模板的匹配程度。然后我们使用阈值来筛选出匹配程度大于等于0.8的区域，并在这些区域上绘制矩形框。最后，我们将绘制矩形框后的图像返回。