OpenCV模板匹配matchTemplate的实现_androidopencvORB - CSDN文库

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OpenCV模板匹配模板匹配matchTemplate的实现的实现

作用有局限性，必须在指定的环境下，才能匹配成功，是受到很多因素的影响，所以有一定的适应性

模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个

匹配问题。

它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。

模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。

模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域[/code]

工作原理：在待检测图像上，从左到右，从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，两者相同的可能性越大。

代码实现：代码实现：

import cv2 as cv

import numpy as np

def template_demo():

tpl = cv.imread("./temp.png")

target = cv.imread("./1.png")

cv.imshow("template image",tpl)

cv.imshow("target image",target)

methods = [cv.TM_SQDIFF_NORMED,cv.TM_CCORR_NORMED,cv.TM_CCOEFF_NORMED]　　#各种匹配算法

th,tw = tpl.shape[:2]　　#获取模板图像的高宽

for md in methods:

result = cv.matchTemplate(target,tpl,md)

# result是我们各种算法下匹配后的图像

# cv.imshow("%s"%md,result)

#获取的是每种公式中计算出来的值，每个像素点都对应一个值

min_val,max_val,min_loc,max_loc = cv.minMaxLoc(result)

if md == cv.TM_SQDIFF_NORMED:

tl = min_loc #tl是左上角点

else:

tl = max_loc

br = (tl[0]+tw,tl[1]+th) #右下点

cv.rectangle(target,tl,br,(0,0,255),2)　　#画矩形

cv.imshow("match-%s"%md,target)

src = cv.imread("./1.png") #读取图片

cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE) #创建GUI窗口,形式为自适应

cv.imshow("input image",src) #通过名字将图像和窗口联系

template_demo()

cv.waitKey(0) #等待用户操作，里面等待参数是毫秒，我们填写0，代表是永远，等待用户操作

cv.destroyAllWindows() #销毁所有窗口

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