图像匹配（大图中找小图）之find_template源码解析续

今天把matchTemplate的返回值res再详细解释一下，这次把源图缩小一点，便于调试数据。

源图：

模板图：

核心源码还是这段:

def find_all_template(im_source, im_search, threshold=0.5, maxcnt=0, rgb=False, bgremove=False):
    # 匹配算法，aircv实际上在代码里写死了用CCOEFF_NORMED，大部分测试的效果，也确实是这个算法更好
    method = cv2.TM_CCOEFF_NORMED
    # 获取匹配矩阵
    res = cv2.matchTemplate(im_source, im_search, method)
    w, h = im_search.shape[1], im_search.shape[0]
    result = []
    while True:
        # 找到匹配最大最小值
        min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
        top_left = max_loc
        if max_val < threshold:
            break
        # 计算中心点
        middle_point = (top_left[0]+w/2, top_left[1]+h/2)
        # 计算四个角的点，存入结果集
        result.append(dict(
            result=middle_point,
            rectangle=(top_left, (top_left[0], top_left[1] + h), (top_left[0] + w, top_left[1]), (top_left[0] + w, top_left[1] + h)),
            confidence=max_val
        ))
        # 把最匹配区域填充掉，再继续查找下一个
        cv2.floodFill(res, None, max_loc, (-1000,), max_val-threshold+0.1, 1, flags=cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE)
    return result

res = cv2.matchTemplate(im_source, im_search, method)这句执行之后，返回的res是什么样呢？我们用pycharm社区版的debug调试功能，选择“view as array”看一下:

周围一片蓝色的都是负数，中间越红的颜色数值越大，其中10行10列对应的一个像素值是1，表示如果image_template对在这个点上，会完全匹配。

由此找到第一个匹配的位置, 那么大图里还没有其他匹配位置呢? 当然有。观察res数组发现(50,10)像素的值也是1，但minMaxLoc方法只能找到最大值和最小值，不能找到后面的数值，aircv为了解决这个问题，是找到一个后，用floodFill填充它附近像素，再循环找下一个，填充之后的像素值为-1000，直接变最小值：

这样下一次循环就能找到第2个匹配位置了。

你肯定能看出来这个逻辑性能不佳，所以我以后会优化一下。