python 图像匹配

在Python中，可以使用OpenCV库来进行模板匹配。模板匹配是一种在图像中寻找特定模式的方法。以下是一个使用模板匹配的示例代码：

import cv2 as cv
import numpy as np

# 读取图像和模板
img_rgb = cv.imread('./images/Mario.png')
img_gray = cv.cvtColor(img_rgb, cv.COLOR_BGR2GRAY)
template = cv.imread('./images/mario_c.png', 0)

# 获取模板的尺寸
w, h = template.shape[::-1]

# 使用模板匹配函数进行匹配
res = cv.matchTemplate(img_gray, template, cv.TM_CCOEFF_NORMED)

# 设置阈值并筛选匹配度较高的位置
threshold = 0.7
loc = np.where(res >= threshold)

# 在原图像上标记匹配的位置
for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv.rectangle(img_rgb, pt, (pt + w, pt + h), (0, 0, 255), 1)

# 显示结果
cv.imshow('res.png', img_rgb)
cv.waitKey(0)

这段代码首先读取了原始图像和模板图像，然后将模板转换为灰度图像。接下来，使用`matchTemplate()`函数进行模板匹配，并设置匹配的阈值。最后，通过在原图像上绘制矩形框来标记匹配的位置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>