基于python写出模板匹配算法的代码
时间: 2023-02-19 20:08:38 浏览: 100
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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```python
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()
```
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```python
import cv2
import numpy as np
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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()
```
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