网站创意设计公司网站建设ppt简介

一、图像预处理

18 模板匹配

18.1模板匹配

模板匹配就是用模板图（通常是一个小图）在目标图像（通常是一个比模板图大的图片）中不断的滑动比较，通过某种比较方法来判断是否匹配成功,找到模板图所在的位置。

• 不会有边缘填充。

• 类似于卷积，滑动比较，挨个比较象素。

• 返回结果大小是：目标图大小-模板图大+1。

  

18.2 匹配方法

res=cv2.matchTemplate(image, templ, method)

• image：原图像，这是一个灰度图像或彩色图像（在这种情况下，匹配将在每个通道上独立进行）。

• templ：模板图像，也是灰度图像或与原图像相同通道数的彩色图像。

• method：匹配方法，可以是以下之一：

  • cv2.TM_CCOEFF
  • cv2.TM_CCOEFF_NORMED
  • cv2.TM_CCORR
  • cv2.TM_CCORR_NORMED
  • cv2.TM_SQDIFF
  • cv2.TM_SQDIFF_NORMED
  • 这些方法决定了如何度量模板图像与原图像子窗口之间的相似度。

• 返回值res

  函数在完成图像模板匹配后返回一个结果矩阵，这个矩阵的大小与原图像相同。矩阵的每个元素表示原图像中相应位置与模板图像匹配的相似度。

  匹配方法不同，返回矩阵的值的含义也会有所区别。以下是几种常用的匹配方法及其返回值含义：

  1. cv2.TM_SQDIFF 或 cv2.TM_SQDIFF_NORMED：

     返回值越接近0，表示匹配程度越好。最小值对应的最佳匹配位置。

  2. cv2.TM_CCORR 或 cv2.TM_CCORR_NORMED：

     返回值越大，表示匹配程度越好。最大值对应的最佳匹配位置。

  3. cv2.TM_CCOEFF 或 cv2.TM_CCOEFF_NORMED：

     返回值越大，表示匹配程度越好。最大值对应的最佳匹配位置。

18.2.1 平方差匹配

cv2.TM_SQDIFF

以模板图与目标图所对应的像素值使用平方差公式来计算，其结果越小，代表匹配程度越高，计算过程举例如下。

注意：模板匹配过程皆不需要边缘填充，直接从目标图像的左上角开始计算。

18.2.2 归一化平方差匹配

cv2.TM_SQDIFF_NORMED

在基础方法（平方差）上除以归一化公式(模板图像素点平方之和*匹配区域平方之和 再开根号)

18.2.3 相关匹配

cv2.TM_CCORR

使用对应像素的乘积进行匹配，乘积的结果越大其匹配程度越高，计算过程举例如下。

18.2.4 归一化相关匹配

cv2.TM_CCORR_NORMED

三者的归一化方法类似，都是在基础方法（平方差）上除以归一化公式(模板图像素点平方之和*匹配区域平方之和 再开根号)

18.2.5 相关系数匹配

cv2.TM_CCOEFF

需要先计算模板与目标图像的均值，然后通过每个像素与均值之间的差的乘积再求和来表示其匹配程度，1表示完美的匹配，-1表示最差的匹配，计算过程举例如下。

18.2.6 归一化相关系数匹配

cv2.TM_CCOEFF_NORMED

将相关系数匹配的结果统一到0到1之间，值越接近1代表匹配程度越高，计算过程举例如下。

18.3 绘制轮廓

找的目标图像中匹配程度最高的点，我们可以设定一个匹配阈值来筛选出多个匹配程度高的区域。

• 语法：根据匹配方法返回的 array（匹配结果矩阵）
  • loc=np.where(array > 0.8)
    • 筛选出匹配值大于0.8的点
  • zip(*loc)：解包操作
    • *loc ：把 loc 元组解包成多个一维数组
    • zip(*loc) ：则是把这些一维数组中对应位置的元素组合成元组，返回迭代器

x=list([[1,2,3,4,3],[23,4,2,4,2]])
print(list(zip(*x)))#[(1, 23), (2, 4), (3, 2), (4, 4), (3, 2)]

18.4案例

# 读图
img = cv.imread('./images/game.png')  # 面板图
img2 = cv.imread('./images/temp.png')  # 匹配图
# 转为灰度图
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv.cvtColor(img2, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行 归一化相关系数匹配 ----返回(匹配的区域的左上角坐标)组成的矩阵
res = cv.matchTemplate(gray, gray2, cv.TM_CCOEFF_NORMED)
# 设置阈值，使用np.where()获取符合条件的索引
threshold = 0.8
loc = np.where(res >= threshold)
# 解包，拿到左上角坐标
h,w = img2.shape[:2]
for pt in zip(*loc):  # pt =>(y,x) 详细解释在后面left_upper = pt[::-1]  # 翻转为(x,y)right_lower = (pt[1] + w, pt[0] + h)# 根据左上角和w,h，框出匹配区域cv.rectangle(img,left_upper,right_lower,(0,0,255),2,cv.LINE_AA)cv.imshow('img',img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

• 为什么要翻转坐标pt ：

  • 在图像处理中，以图片的左上角为原点，水平向右为x轴正方向，垂直向下为y轴正方向
  • 在np数组中，行和列也是从左上角开始计算
    • 所以x轴的长短对应列的长度，y轴的长短对应行的长度
  • np.where返回值是([行坐标集索引],[列坐标集索引])，因为先遍历行，后遍历列
    • 所以返回的结果是y坐标在前，x轴坐标在后

• 在np数组中，行和列也是从左上角开始计算

  • 所以x轴的长短对应列的长度，y轴的长短对应行的长度

• np.where返回值是([行坐标集索引],[列坐标集索引])，因为先遍历行，后遍历列

  • 所以返回的结果是y坐标在前，x轴坐标在后