基于python写出模板匹配算法的代码

def find_match(text, pattern):
"""
寻找文本text中与模板pattern相匹配的子串
"""
n, m = len(text), len(pattern)
# 初始化矩阵
dp = [[False] * (m + 1) for _ in range(n + 1)]
dp[0][0] = True
# 填充矩阵
for i in range(n):
for j in range(m):
if pattern[j] == '.' or text[i] == pattern[j]:
dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j]
# 寻找匹配子串
matches = []
for i in range(n):
if dp[i][m]:
matches.append(text[i - m + 1:i + 1])
return matches

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写出基于python的linemod形状匹配算法

Linemod是一种基于模板匹配的物体识别算法，可用于实时检测和跟踪物体。以下是基于Python的Linemod形状匹配算法的示例代码:

import cv2

# 设置模板和图像路径
template_path = 'template.png'
image_path = 'image.png'

# 读取模板和图像
template = cv2.imread(template_path, 0)
image = cv2.imread(image_path, 0)

# 初始化linemod检测器
detector = cv2.linemod.getDetector()
num_modalities = detector.getNumModalities()
print('num_modalities:', num_modalities)

# 添加模板到检测器
depth, color = cv2.linemod.readLinemod(template_path)
detector.addTemplate(depth, num_modalities)

# 检测图像中的物体
matches, quantized_image = detector.match(image, threshold=80)

# 显示匹配结果
for match in matches:
    print('template_id:', match.template_id)
    print('similarity:', match.similarity)
    print('x:', match.x)
    print('y:', match.y)

    # 绘制匹配框
    width, height = template.shape[::-1]
    top_left = (match.x, match.y)
    bottom_right = (match.x + width, match.y + height)
    cv2.rectangle(image, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

此代码将读取一个模板和一个图像，使用Linemod检测器将模板添加到检测器中，并在图像中检测匹配。最后，它将在原始图像中显示检测到的匹配。请注意，此代码仅用于说明，实际使用中需要根据具体情况进行修改和调整。

写出基于python，opencv的形状模板匹配算法

形状模板匹配是一种基于图像处理的算法，用于在一幅图像中找到与给定形状或模板最相似的区域。OpenCV提供了cv2.matchTemplate()函数来实现形状模板匹配。

以下是基于Python和OpenCV的形状模板匹配算法示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像和模板图像
img = cv2.imread('original_image.png', 0)
template = cv2.imread('template.png', 0)

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

# 使用cv2.matchTemplate()函数进行模板匹配
res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 设定阈值
threshold = 0.8

# 使用np.where()函数找到匹配的位置
loc = np.where(res >= threshold)

# 在原始图像中标出匹配的位置
for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(img, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 0, 255), 2)

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

在上述代码中，我们首先读取了原始图像和模板图像。然后使用cv2.matchTemplate()函数进行模板匹配，并设定一个阈值来筛选匹配的位置。最后使用np.where()函数找到匹配的位置，并在原始图像中标出匹配的位置。最终结果将显示在窗口中。

请注意，形状模板匹配算法对于图像旋转、缩放和扭曲等变换不具有鲁棒性，因此在实际应用中可能需要进行一些预处理或使用其他更复杂的算法。