python opencv 模板匹配 代码范例

好的，下面提供一下python opencv模板匹配的代码范例：

import cv2

# 读取原图和模板图
img = cv2.imread('original_image.jpg')
template = cv2.imread('template_image.jpg')

# 获取模板图的尺寸
h, w = template.shape[:2]

# 选择匹配算法，这里选择 TM_CCOEFF_NORMED
# https://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/object_detection.html#cv2.matchTemplate
res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 设置匹配阈值，找到所有可能的匹配位置
threshold = 0.9
locs = cv2.findNonZero(res > threshold)

# 在原图上画出匹配位置的矩形框
for loc in locs:
    x, y = loc[0]
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

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

希望能够帮到你。

相关问题

python opencv模板匹配

以下是使用OpenCV实现图片模板匹配的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取模板和待匹配图像
template = cv2.imread('template.jpg', 0)
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 获取模板和待匹配图像的尺寸
w, h = template.shape[::-1]
W, H = img.shape[::-1]

# 使用相关系数匹配方法进行模板匹配
res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 设置匹配阈值
threshold = 0.8

# 获取匹配结果中大于阈值的位置
loc = np.where(res >= threshold)

# 在原图上标记匹配位置
for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(img, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 0, 255), 2)

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

上述代码中，我们首先读取了模板和待匹配图像，并获取了它们的尺寸。然后使用OpenCV中的matchTemplate函数进行模板匹配，得到了匹配结果res。接着，我们设置了匹配阈值threshold，并使用np.where函数获取了匹配结果中大于阈值的位置loc。最后，我们在原图上标记了匹配位置，并显示了匹配结果。

Python opencv模板匹配

好的，下面是Python OpenCV模板匹配的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像和模板图像
img = cv2.imread('image.jpg')
template = cv2.imread('template.jpg')

# 获取模板图像的宽度和高度
w, h = template.shape[:-1]

# 使用模板匹配算法，计算匹配结果
result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 获取匹配结果中最大值的位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)

# 在原始图像中绘制矩形框
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)

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

其中，`cv2.imread` 函数用于读取图片，`cv2.matchTemplate` 函数用于进行模板匹配，`cv2.rectangle` 函数用于在原始图像中画出匹配到的区域。需要注意的是，这里使用的是归一化的相关系数匹配算法，即 `cv2.TM_CCOEFF_NORMED`。如果需要使用其他的算法，可以将这个参数替换成其他值。