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 plt

img = cv2.imread('../../../datas/images/apple.jpg',0)
img2 = img.copy()
template = cv2.imread('../../../datas/images/apple-template.jpg',0)
w, h = template.shape[::-