python 批量模糊匹配

你可以使用Python的OpenCV库来实现批量模糊匹配。以下是一个简单的示例代码，你可以根据自己的需求进行修改和优化。

import cv2
import glob

# 读取待匹配的图像
img = cv2.imread('target.jpg')

# 获取所有待匹配的图像文件名
files = glob.glob('images/*.jpg')

# 循环处理每个图像
for file in files:
    # 读取当前图像
    img_match = cv2.imread(file)

    # 进行模糊匹配
    result = cv2.matchTemplate(img, img_match, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

    # 设定匹配度的阈值
    threshold = 0.8

    # 取出匹配结果中大于阈值的部分
    loc = cv2.findNonZero(result > threshold)

    # 在原图像上标记匹配结果
    for pt in loc:
        cv2.rectangle(img, (pt[0][0], pt[0][1]), (pt[0][0] + img_match.shape[1], pt[0][1] + img_match.shape[0]), (0, 0, 255), 2)

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

代码中使用了`cv2.matchTemplate()`函数进行模糊匹配，它会返回一个匹配结果的矩阵。我们可以使用`cv2.findNonZero()`函数找到匹配结果中大于设定阈值的部分，并在原图像上标记出来。