OpenCV - day 08 模板匹配

2023-09-13 07:58:09

模板匹配简介

模板匹配是一种图像处理技术，用于在图像中查找与给定模板匹配的区域。它广泛用于各种应用中，例如对象检测、人脸识别和图像配准。模板匹配的基本原理是将模板在图像上滑动，并计算模板与图像被覆盖部分的差别程度。这个差别程度的计算方法有很多种，OpenCV中提供了6种常用的方法。

OpenCV中的模板匹配方法

OpenCV提供了多种模板匹配方法，包括：

相关性（CV_TM_CCORR）：这是最简单的模板匹配方法。它计算模板与图像被覆盖部分的点积。
归一化相关性（CV_TM_CCOEFF）：这种方法将相关性结果归一化到[-1, 1]的范围内，这使得它对图像亮度变化不那么敏感。
归一化相关性系数（CV_TM_CCOEFF_NORMED）：这种方法将归一化相关性结果进一步归一化，使得它对图像平移和缩放不那么敏感。
平方差差（CV_TM_SQDIFF）：这种方法计算模板与图像被覆盖部分的平方差。
归一化平方差（CV_TM_SQDIFF_NORMED）：这种方法将平方差结果归一化到[0, 1]的范围内，这使得它对图像亮度变化不那么敏感。
相关系数（CV_TM_CCORR_NORMED）：这种方法计算模板与图像被覆盖部分的相关系数。

OpenCV中的模板匹配示例

import cv2

# 加载模板图像
template = cv2.imread('template.jpg', 0)

# 加载目标图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 模板匹配
result = cv2.matchTemplate(image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 找到最佳匹配位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)

# 绘制匹配区域
cv2.rectangle(image, min_loc, (min_loc[0] + template.shape[0], min_loc[1] + template.shape[1]), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()