opencv实现旋转模板匹配

旋转模板匹配是指在匹配过程中，对模板进行旋转后再与原图进行匹配。OpenCV提供了旋转模板匹配的函数`cv2.matchTemplate()`，但是它只能对不同角度的模板进行匹配，不能对旋转后的模板进行匹配。因此，我们需要通过旋转模板的方式来实现旋转模板匹配。

具体实现步骤如下：

1. 加载原图和模板图；
2. 定义模板图的旋转角度范围，并循环旋转模板图；
3. 使用`cv2.matchTemplate()`函数对旋转后的模板图和原图进行匹配，得到匹配结果；
4. 找到匹配结果中的最大值和最小值，以及它们的位置；
5. 根据最大值的位置，确定匹配的位置，并在原图上标出匹配的位置。

下面是实现的Python代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载原图和模板图
img = cv2.imread('original.jpg')
template = cv2.imread('template.jpg', 0)
h, w = template.shape[:2]

# 定义模板图的旋转角度范围
angles = np.arange(0, 360, 5)

# 循环旋转模板图
results = []
for angle in angles:
    # 旋转模板图
    M = cv2.getRotationMatrix2D((w/2, h/2), angle, 1)
    rotated = cv2.warpAffine(template, M, (w, h))

    # 使用cv2.matchTemplate()函数进行匹配
    res = cv2.matchTemplate(img, rotated, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    results.append(res)

# 找到最大值和最小值，并确定匹配位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(np.array(results))

# 在原图上标出匹配位置
if max_val > 0.8:
    top_left = max_loc
    bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)
    cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在实际应用中，我们可以根据实际情况调整旋转角度范围和匹配阈值，以达到更好的匹配效果。