这篇文章主要介绍OpenCV中模板匹配的示例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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/ 01 / 模板匹配
模板匹配，就是在整个图像区域里发现与给定子图像相匹配的小块区域。
这里需要一个模板图像(给定的子图像)和一个待检测的图像(原图像)。
在待检测图像上，从左向右，从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配度越大，两者相同的可能性越大。
这里主要涉及OpenCV的cv2.matchTemplate()和cv2.minMaxLoc()函数。
第一个函数作用是在模板和输入图像之间寻找匹配，获得匹配结果图像。
第二个函数的作用则是在给定的矩阵中寻找大和最小值(包括它们的位置)。
其中模板匹配算法有以下六种。
# 第一类,利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大
# 平方差匹配
method=CV_TM_SQDIFF
# 标准平方差匹配
method=CV_TM_SQDIFF_NORMED
# 第二类,采用模板和图像间的乘法操作,所以较大的数表示匹配程度较高,0标识最坏的匹配效果
# 相关匹配
method=CV_TM_CCORR
# 标准相关匹配
method=CV_TM_CCORR_NORMED
# 第三类,将模版对其均值的相对值与图像对其均值的相关值进行匹配,1表示完美匹配,-1表示糟糕的匹配,0表示没有任何相关性(随机序列)
# 相关系数匹配
method=CV_TM_CCOEFF
# 标准相关系数匹配
method=CV_TM_CCOEFF_NORMED
标准化意味着将数值统一到0~1。
除了平方差类型的是值越小越好，其他的都是值越大越好。
/ 02 / 图像检索
首先来看一下两张图像，都为灰度图。
import cv2
# 读取待检测图像
img = cv2.imread('game.png', 0)
# 读取模板图像
temple = cv2.imread('temple.png', 0)
# 显示灰度处理后的待检测图像
cv2.namedWindow('sample', 0)
cv2.resizeWindow('sample', 400, 600)
cv2.imshow('sample', img)
# 显示灰度处理后的模板图像
cv2.namedWindow('target', 0)
cv2.resizeWindow('target', 400, 600)
cv2.imshow('target', temple)输出结果如下。
第一张为模板图像，第二张为待检测图像。
下面使用OpenCV的两个函数，来实现模板匹配。
# 获取模板图像的高和宽
th, tw = temple.shape[:2]
print(th, tw)
# 使用标准相关系数匹配,1表示完美匹配,-1表示糟糕的匹配,0表示没有任何相关性
result = cv2.matchTemplate(img, temple, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# result为匹配结果矩阵
# print(result)
# TM_CCOEFF_NORMED方法处理后的结果图像
cv2.namedWindow('match_r', 0)
cv2.resizeWindow('match_r', 400, 600)
# 显示窗口
cv2.imshow('match_r', result)
# 使用函数minMaxLoc,确定匹配结果矩阵的大值和最小值(val)，以及它们的位置(loc)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
# 此处选取大值的位置,为图像的左上角
tl = max_loc
# 获取图像的右下角
br = (tl[0]+tw, tl[1]+th)
# 绘制矩形框
cv2.rectangle(img, tl, br, (0, 0, 255), 2)
# 设置显示窗口
cv2.namedWindow('match', 0)
cv2.resizeWindow('match', 400, 600)
# 显示窗口
cv2.imshow('match', img)
# 结束
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()输出结果如下。
第一张图中最白的位置，即代表着最高的匹配。
第二张图中，矩形框则代表着匹配到的结果。
通过矩形框的位置参数，结合模板图像的大小，便可得到小跳棋中心点位置(底部)。
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