Cv2.MatchTemplate 定义
时间: 2023-05-14 20:06:19 浏览: 66
Cv2.MatchTemplate 是 OpenCV 库中的一个函数,用于在图像中搜索指定的模板。该函数会将模板图像与目标图像进行比较,找到最佳匹配的位置。该函数的定义如下:
cv2.matchTemplate(image, templ, method[, result[, mask]])
其中,image 表示目标图像,templ 表示模板图像,method 表示匹配方法,result 表示输出的匹配结果,mask 表示掩码图像。
相关问题
将cv2.matchTemplate封装为新的函数,使其具有旋转和尺度适应性,然后在图像中找出该模板,进行标记,写出代码
以下是将cv2.matchTemplate封装为新的函数,使其具有旋转和尺度适应性,并在图像中找出该模板进行标记的Python代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
def matchTemplateRotatedScaled(img, template, angle, scale):
# 缩放模板图像
resized_template = cv2.resize(template, None, fx=scale, fy=scale, interpolation=cv2.INTER_AREA)
# 旋转模板图像
(h, w) = resized_template.shape[:2]
center = (w // 2, h // 2)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
rotated_template = cv2.warpAffine(resized_template, M, (w, h))
# 进行模板匹配
result = cv2.matchTemplate(img, rotated_template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 找到最佳匹配位置
(minVal, maxVal, minLoc, maxLoc) = cv2.minMaxLoc(result)
(topLeft, bottomRight) = (maxLoc, (maxLoc[0] + w, maxLoc[1] + h))
# 返回最佳匹配位置和匹配度
return (topLeft, bottomRight, maxVal)
# 读取原始图像和模板图像
img = cv2.imread('image.jpg')
template = cv2.imread('template.jpg')
# 转换为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_template = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 设置旋转角度和缩放系数范围
angles = range(-45, 46, 5)
scales = np.arange(0.1, 2.1, 0.1)
# 遍历所有旋转角度和缩放系数,找到最佳匹配
maxVal = -1
for angle in angles:
for scale in scales:
(topLeft, bottomRight, val) = matchTemplateRotatedScaled(gray_img, gray_template, angle, scale)
if val > maxVal:
maxVal = val
bestAngle = angle
bestScale = scale
bestTopLeft = topLeft
bestBottomRight = bottomRight
# 在原始图像中标记最佳匹配位置
cv2.rectangle(img, bestTopLeft, bestBottomRight, (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们首先读取原始图像和模板图像,并将它们转换为灰度图像。然后定义旋转角度和缩放系数的范围,并遍历所有可能的组合,找到最佳匹配。最后在原始图像中标记最佳匹配位置,并显示结果。
res = cv2.matchTemplate(char, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\templmatch.cpp:588: error: (-215:Assertion failed) corr.rows <= img.rows + templ.rows - 1 && corr.cols <= img.cols + templ.cols - 1 in function 'cv::crossCorr'
这个错误的意思是在模板匹配的过程中,计算得到的相关系数矩阵的大小超出了原始图像和模板图像的大小限制。具体来说,这个错误提示说明相关系数矩阵的行数(corr.rows)超出了(img.rows + templ.rows - 1),或者列数(corr.cols)超出了(img.cols + templ.cols - 1)。
这通常是由于模板图像的大小和位置与原始图像不匹配,或者使用的模板匹配方法不适合当前的应用场景导致的。你可以尝试调整模板图像的大小和位置,或者尝试使用其他的模板匹配方法(如cv2.TM_SQDIFF_NORMED或cv2.TM_CCORR_NORMED)来解决这个问题。同时,检查一下你的代码是否有其他错误或者变量定义不当的情况。
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