opencv模板匹配相同位置去除重复的框
使用opencv自带的模板匹配
1、目标匹配函数：cv2.matchTemplate()
res=cv2.matchTemplate(image, templ, method, result=None, mask=None)
image：待搜索图像
templ：模板图像
result：匹配结果
method：计算匹配程度的方法,主要有以下几种：
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 计算归一化平方差，计算出来的值越接近0，越相关
CV_TM_CCORR_NORMED 计算归一化相关性，计算出来的值越接近1，越相关
CV_TM_CCOEFF_NORMED 计算归一化相关系数，计算出来的值越接近1，越相关
待检测的图片如下，需要检测里面金币的位置
需要检测金币的模板如下：
2、基本的多对象模板匹配效果代码如下：
import cv2
import numpy as np
img_rgb = cv2.imread('mario.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
template = cv2.imread('mario_coin.jpg', 0)
h, w = template.shape[:2]
res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8
# 取匹配程度大于%80的坐标
loc = np.where(res >= threshold)
#np.where返回的坐标值(x,y)是(h,w)，注意h,w的顺序
for pt in zip(*loc[::-1]):
bottom_right = (pt[0] + w, pt[1] + h)
cv2.rectangle(img_rgb, pt, bottom_right, (0, 0, 255), 2)
cv2.imwrite("001.jpg",img_rgb)
cv2.imshow('img_rgb', img_rgb)
cv2.waitKey(0)检测效果如下：
通过上图可以看到对同一个图有多个框标定，需要去重，只需要保留一个
解决方案：对于使用同一个待检区域使用NMS进行去掉重复的矩形框
3、使用NMS对模板匹配出来的矩形框进行去掉临近重复的，代码如下：
import cv2
import time
import numpy as np
def py_nms(dets, thresh):
"""Pure Python NMS baseline."""
#x1、y1、x2、y2、以及score赋值
# （x1、y1）（x2、y2）为box的左上和右下角标
x1 = dets[:, 0]
y1 = dets[:, 1]
x2 = dets[:, 2]
y2 = dets[:, 3]
scores = dets[:, 4]
#每一个候选框的面积
areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)
#order是按照score降序排序的
order = scores.argsort()[::-1]
# print("order:",order)
keep = []
while order.size > 0:
i = order[0]
keep.append(i)
#计算当前概率最大矩形框与其他矩形框的相交框的坐标，会用到numpy的broadcast机制，得到的是向量
xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]])
yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]])
xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]])
yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]])
#计算相交框的面积,注意矩形框不相交时w或h算出来会是负数，用0代替
w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1)
h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1)
inter = w * h
#计算重叠度IOU：重叠面积/（面积1+面积2-重叠面积）
ovr = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter)
#找到重叠度不高于阈值的矩形框索引
inds = np.where(ovr <= thresh)[0]
# print("inds:",inds)
#将order序列更新，由于前面得到的矩形框索引要比矩形框在原order序列中的索引小1，所以要把这个1加回来
order = order[inds + 1]
return keep
def template(img_gray,template_img,template_threshold):
'''
img_gray:待检测的灰度图片格式
template_img:模板小图，也是灰度化了
template_threshold:模板匹配的置信度
'''
h, w = template_img.shape[:2]
res = cv2.matchTemplate(img_gray, template_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
start_time = time.time()
loc = np.where(res >= template_threshold)#大于模板阈值的目标坐标
score = res[res >= template_threshold]#大于模板阈值的目标置信度
#将模板数据坐标进行处理成左上角、右下角的格式
xmin = np.array(loc[1])
ymin = np.array(loc[0])
xmax = xmin+w
ymax = ymin+h
xmin = xmin.reshape(-1,1)#变成n行1列维度
xmax = xmax.reshape(-1,1)#变成n行1列维度
ymax = ymax.reshape(-1,1)#变成n行1列维度
ymin = ymin.reshape(-1,1)#变成n行1列维度
score = score.reshape(-1,1)#变成n行1列维度
data_hlist = []
data_hlist.append(xmin)
data_hlist.append(ymin)
data_hlist.append(xmax)
data_hlist.append(ymax)
data_hlist.append(score)
data_hstack = np.hstack(data_hlist)#将xmin、ymin、xmax、yamx、scores按照列进行拼接
thresh = 0.3#NMS里面的IOU交互比阈值
keep_dets = py_nms(data_hstack, thresh)
print("nms time:",time.time() - start_time)#打印数据处理到nms运行时间
dets = data_hstack[keep_dets]#最终的nms获得的矩形框
return dets
if __name__ == "__main__":
img_rgb = cv2.imread('mario.jpg')#需要检测的图片
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转化成灰色
template_img = cv2.imread('mario_coin.jpg', 0)#模板小图
template_threshold = 0.8#模板置信度
dets = template(img_gray,template_img,template_threshold)
count = 0
for coord in dets:
cv2.rectangle(img_rgb, (int(coord[0]),int(coord[1])), (int(coord[2]),int(coord[3])), (0, 0, 255), 2)
cv2.imwrite("result.jpg",img_rgb)检测效果如下所示：
参考资料：
- https://blog.csdn.net/qq_39507748/article/details/104598222
- https://docs.opencv.org/3.4/d4/dc6/tutorial_py_template_matching.html
- https://blog.csdn.net/mdjxy63/article/details/81037860
- https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn/blob/master/lib/utils/nms.py
- https://www.pyimagesearch.com/2015/02/16/faster-non-maximum-suppression-python/