[视频]【图像处理】基于python的模版匹配算法

方法/步骤

给定大图，截取小图，并读取图片。

import cv2

img=cv2.imread('0.png')

pic=cv2.imread('1.png')

请点击图片，查看大图效果。

如果把图片直接读取为灰度图，可以节省计算时间：

import cv2

img=cv2.imread('0.png',0)

pic=cv2.imread('1.png',0)

原图是没有右下角的水印的。

这里只给出模版匹配的最初等的方法，把模版放到原图，逐点移动，直到找准最佳匹配位置。

先给出一个计数器，用来记录不同位置的匹配效果。

import numpy as np

u,v=img.shape[:2]

p,q=pic.shape[:2]

c=np.zeros((u-p,v-q))

用for循环进行匹配：

for i in range(u-p):

for j in range(v-q):

n=img[i:p+i,j:q+j]-pic

n=np.sum(n**2)

c[i,j]=n

这个过程用时间比较长，多达100秒。

计数器里面，最小值的位置，就是最佳匹配位置。

上图中有一个黑色点，就是最佳匹配点。

for i in range(u-p):

for j in range(v-q):

if c[i,j]==np.min(c):

print(i,j)

在原图中标注出模版的位置：

img=cv2.imread('0.png')

cv2.rectangle(img,(50,201),(50+q,201+p),(0,0,255),2)

cv2.imwrite('4.jpg',img)

编辑于2019-01-17，内容仅供参考并受版权保护

经验备注

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