模板匹配,就是在待处理图像中,利用模板进行遍历,找到相似度最大的区域,最终将相似度最高的区域作为最终的结果。
步骤:1.准备模板图像和待处理图像
2.滑动模板图像,与原图像进行对比
3.在每一个位置,都计算与待处理图像的相似度
4.找到相似度最大的图像位置,该位置就是最匹配的区域
5.绘制显示
代码:
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plot
img=cv.imread(r"F:\z\2\u-net-vgg-bmp\0501.bmp",)
img1=cv.imread(r'C:\Users\Windows\Desktop\0501.bmp',)
img3=cv.matchTemplate(img,img1,cv.TM_CCOEFF)#cv.TM_CCOEFF使用的匹配度函数
plot.imshow(img3,cmap=plot.cm.gray)
plot.show()
a,b,c,d=cv.minMaxLoc(img3)#获得最大值所在的位置
h,w=img1.shape[:2]#获得模板图像长宽
aa=d#获得矩形框的左上角坐标和右下角坐标
bb=(aa[0]+w,aa[1]+h)
cv.rectangle(img,aa,bb,(255,255,0),2)#绘制矩形框
plot.imshow(img[:,:,::-1])
plot.show()
1待处理图像:
2.模板图像:
3.模板匹配结果:
小记:模板匹配存在的问题,当待处理图像出现旋转、缩放、光照强度不足等问题,模板匹配的精度会有所下降