OpenCV Python - 模板匹配

模板匹配技術用於檢測影像中一個或多個與樣本或模板影像匹配的區域。

OpenCV 中的cv.matchTemplate()函式用於此目的，其命令如下所示：

cv.matchTemplate(image, templ, method)

其中，image 是要查詢 templ（模板）圖案的輸入影像。method 引數取以下值之一：

• cv.TM_CCOEFF,
• cv.TM_CCOEFF_NORMED, cv.TM_CCORR,
• cv.TM_CCORR_NORMED,
• cv.TM_SQDIFF,
• cv.TM_SQDIFF_NORMED

此方法將模板影像在輸入影像上滑動。這與卷積過程類似，並比較模板和輸入影像在模板影像下的影像塊。

它返回一個灰度影像，其每個畫素表示它與模板的匹配程度。如果輸入影像的大小為 (WxH)，模板影像的大小為 (wxh)，則輸出影像的大小將為 (W-w+1, H-h+1)。因此，該矩形是模板區域。

示例

在下面的示例中，一張包含印度板球運動員 Virat Kohli 面部的影像被用作模板，以與另一張描繪他和另一位印度板球運動員 M.S.Dhoni 照片的影像進行匹配。

下面的程式使用 80% 的閾值，並在匹配的面部周圍繪製一個矩形：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('Dhoni-and-Virat.jpg',1)
cv2.imshow('Original',img)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

template = cv2.imread('virat.jpg',0)
cv2.imshow('Template',template)
w,h = template.shape[0], template.shape[1]

matched = cv2.matchTemplate(gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8

loc = np.where( matched >= threshold)

for pt in zip(*loc[::-1]):
   cv2.rectangle(img, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,255,255), 2)

cv2.imshow('Matched with Template',img)

輸出

原始影像、模板和匹配結果影像如下所示：

原始影像

模板如下所示：

與模板匹配後的影像如下所示：