【Python OpenCV学习笔记之(图像模板匹配)】
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图像模板匹配
模板匹配是在图像中寻找目标的方法之一
模板匹配的工作方式
模板匹配的工作方式跟直方图的反向投影基本一样,大致过程是这样的:通过在输入图像上滑动图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配。
假设我们有一张100x100的输入图像,有一张10x10的模板图像,查找的过程是这样的:
(1)从输入图像的左上角(0,0)开始,切割一块(0,0)至(10,10)的临时图像;
(2)用临时图像和模板图像进行对比,对比结果记为c;
(3)对比结果c,就是结果图像(0,0)处的像素值;
(4)切割输入图像从(0,1)至(10,11)的临时图像,对比,并记录到结果图像;
(5)重复(1)~(4)步直到输入图像的右下角。
模板匹配的匹配方式
在OpenCv和EmguCv中支持以下6种对比方式:
CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法:该方法采用平方差来进行匹配;最好的匹配值为0;匹配越差,匹配值越大。
CV_TM_CCORR 相关匹配法:该方法采用乘法操作;数值越大表明匹配程度越好。
CV_TM_CCOEFF 相关系数匹配法:1表示完美的匹配;-1表示最差的匹配。
CV_TM_SQDIFF_NORMED 归一化平方差匹配法
CV_TM_CCORR_NORMED 归一化相关匹配法
CV_TM_CCOEFF_NORMED 归一化相关系数匹配法
参考:http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/05/MatchTemplate.html
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import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('../../../datas/images/apple.jpg',0)
img2 = img.copy()
template = cv2.imread('../../../datas/images/apple-template.jpg',0)
w, h = template.shape[::-
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