Python 调用 OpenCV 中的 find_template() 函数完成在大图中查找小图并确定相似度

2023-11-03 03:34:43

前言

图像处理是计算机视觉领域的重要分支，图像处理任务的种类繁多，例如图像分割、图像增强、图像识别、图像修复等，但其本质都是处理图像像素信息。在图像处理中，目标检测（Object Detection）是定位和检测图像中特定对象的位置和大小。在计算机视觉和模式识别领域，目标检测应用非常广泛，例如人脸识别、交通标志检测、行人检测等等。

OpenCV 是一个功能强大的计算机视觉库，它为图像处理提供了丰富的算法和函数，包括图像读取、图像显示、图像转换、图像增强、图像分割、图像几何变换、图像滤波等等。OpenCV 还提供了目标检测的功能，其中 find_template() 函数可以用来在大图中查找小图。

OpenCV 中的 find_template() 函数

OpenCV 中的 find_template() 函数可以用来在大图中搜索小图，并计算相似度。该函数使用模板匹配算法，将小图与大图进行比较，找到最匹配的位置。find_template() 函数的语法如下：

cv.find_template(image, templ, result, method)

其中：

image：待搜索的大图。
templ：要查找的小图。
result：用于存储匹配结果的数组。
method：匹配方法。

method 参数可以是以下值之一：

CV_TM_SQDIFF：平方差匹配法。
CV_TM_SQDIFF_NORMED：归一化平方差匹配法。
CV_TM_CCORR：相关匹配法。
CV_TM_CCORR_NORMED：归一化相关匹配法。
CV_TM_CCOEFF：相关系数匹配法。
CV_TM_CCOEFF_NORMED：归一化相关系数匹配法。

Python 调用 OpenCV 中的 find_template() 函数的示例

下面我们通过一个简单的示例来说明如何使用 Python 调用 OpenCV 中的 find_template() 函数在大图中搜索小图并计算相似度。

import cv2

# 读取大图和要查找的小图
image = cv2.imread('big_image.jpg')
template = cv2.imread('small_image.jpg')

# 使用 find_template() 函数在大图中搜索小图
result = cv2.find_template(image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 找到最匹配的位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = result

# 计算相似度
similarity = max_val

# 在大图中绘制出最匹配的位置
cv2.rectangle(image, max_loc, (max_loc[0] + template.shape[1], max_loc[1] + template.shape[0]), (0, 255, 0), 2)

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