cv2.rectangle(target, min_loc, (min_loc[0] + twidth, min_loc[1] + theight), color, -1)

这是一段使用OpenCV库中的cv2.rectangle函数绘制矩形的代码。它的参数含义是：target表示需要在其上绘制矩形的图像，min_loc表示矩形的左上角坐标，(min_loc[0]+twidth, min_loc[1]+theight)表示矩形的右下角坐标，color表示矩形的颜色，-1表示矩形内部填充颜色。

相关问题

cv2.rectangle(target, min_loc, (min_loc[0] + twidth, min_loc[1] + theight), color, -1) -1是什么意思可以改吗

在cv2.rectangle函数中，第5个参数表示矩形的线条或填充的粗细程度，当这个参数为正整数时，表示矩形的线条粗细程度，当这个参数为负整数时，表示矩形内部填充颜色。而当这个参数为0时，表示矩形不显示。

因此，-1表示矩形内部填充颜色，不显示边框线。如果希望显示矩形的边框线，可以将这个参数改为一个正整数，表示边框线的粗细程度。例如：cv2.rectangle(target, min_loc, (min_loc[0] + twidth, min_loc[1] + theight), color, 2)表示矩形边框线的粗细程度为2个像素。

import cv2 # 读取目标图和样本图 target_img = cv2.imread("target.jpg") sample_img = cv2.imread("sample.jpg") # 获取样本图的宽度和高度 sample_height, sample_width = sample_img.shape[:2] # 使用 TM_CCOEFF_NORMED 方法进行模板匹配 res = cv2.matchTemplate(target_img, sample_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 获取匹配结果中的最大值和最大值的位置 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) # 如果最大值大于0.8，则说明目标图中存在样本图 if max_val > 0.8: # 计算样本图在目标图中的左上角和右下角坐标 top_left = max_loc bottom_right = (top_left[0] + sample_width, top_left[1] + sample_height) # 在目标图中绘制出样本图的位置 cv2.rectangle(target_img, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow("Result", target_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() else: print("目标图中不存在样本图")

以上代码使用OpenCV库进行模板匹配，其中`target.jpg`为目标图像，`sample.jpg`为样本图像。

首先使用`cv2.imread()`函数读取目标图像和样本图像，并获取样本图像的宽度和高度。然后使用`cv2.matchTemplate()`函数进行模板匹配，并使用`cv2.minMaxLoc()`函数获取匹配结果中的最大值和最大值的位置。

如果最大值大于0.8，则说明目标图像中存在样本图像。可以计算出样本图像在目标图像中的左上角和右下角坐标，并使用`cv2.rectangle()`函数在目标图像中绘制出样本图像的位置。最后使用`cv2.imshow()`函数显示结果图像，并使用`cv2.waitKey()`函数等待用户按下任意键，最后使用`cv2.destroyAllWindows()`函数关闭所有窗口。

如果最大值小于等于0.8，则说明目标图像中不存在样本图像，可以输出提示信息。