《Opencv》多对象模板匹配
目录
一、简介
二、模板匹配的基本原理
三、代码实现
四、结果展示
五、代码解析
1. 图像读取与预处理
2. 模板旋转
3. 模板匹配
4. 绘制矩形框
5. 结果显示
六、核心知识点
1. 模板匹配的局限性
2. 多角度模板匹配
3. 颜色与可视化
七、应用场景
八、总结
一、简介
模板匹配是计算机视觉中的一种常用技术，用于在一幅图像中查找与给定模板图像最相似的部分。它在目标检测、图像识别等领域有着广泛的应用。本文将介绍模板匹配的基本原理，并通过一个实际的代码示例，展示如何使用OpenCV实现模板匹配。
二、模板匹配的基本原理
模板匹配的核心思想是通过滑动模板图像（Template）在目标图像（Source Image）上移动，逐像素计算相似度，找到与模板最匹配的区域。OpenCV提供了多种相似度计算方法，常用的有以下几种：
-
平方差匹配（TM_SQDIFF）：计算模板与目标图像的平方差，值越小表示匹配度越高。
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归一化平方差匹配（TM_SQDIFF_NORMED）：对平方差进行归一化处理，值范围在0到1之间。
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相关系数匹配（TM_CCOEFF）：计算模板与目标图像的相关系数，值越大表示匹配度越高。
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归一化相关系数匹配（TM_CCOEFF_NORMED）：对相关系数进行归一化处理，值范围在-1到1之间。
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相关匹配（TM_CCORR）：计算模板与目标图像的相关性，值越大表示匹配度越高。
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归一化相关匹配（TM_CCORR_NORMED）：对相关性进行归一化处理，值范围在0到1之间。
在本文的代码示例中，我们使用了 归一化相关系数匹配（TM_CCOEFF_NORMED），因为它对光照变化和噪声具有一定的鲁棒性。
三、代码实现
材料
以下是使用OpenCV实现模板匹配的完整代码：
import cv2
import numpy as np
# 读取原始图像
img_rgb = cv2.imread('./images/image.jpg')
# 将原始图像转换为灰度图
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 读取特征图
temp0 = cv2.imread('./images/tem.jpg', 0)
# 顺时针90度旋转
temp1 = np.rot90(temp0, -1)
# 逆时针90度旋转
temp2 = np.rot90(temp0, 1)
# 将不同旋转角度的模板图像存储在列表中
temps = [temp0, temp1, temp2]
# 获取模板图像的高度和宽度
h, w = temp0.shape[:2]
# 定义颜色列表：红、蓝、绿
colors = [(0, 0, 255), (255, 0, 0), (0, 255, 0)]
# 遍历每个模板图像
for i, temp in enumerate(temps):
# 使用模板匹配算法
res = cv2.matchTemplate(img_gray, temp, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 找到匹配度大于等于0.9的位置
loc = np.where(res >= 0.9)
# 获取当前颜色
b, g, r = colors[i % len(colors)]
# 在匹配位置绘制矩形框
for pt in zip(*loc[::-1]):
cv2.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (b, g, r), 1)
# 显示结果图像
cv2.imshow('res', img_rgb)
cv2.waitKey(0)
# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()四、结果展示
五、代码解析
1. 图像读取与预处理
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使用
cv2.imread读取原始图像和模板图像。 -
将原始图像转换为灰度图，以便进行模板匹配。
2. 模板旋转
-
使用
np.rot90对模板图像进行旋转，生成不同角度的模板（如顺时针90度、逆时针90度）。 -
将不同角度的模板存储在列表
temps中。
3. 模板匹配
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使用
cv2.matchTemplate进行模板匹配，计算目标图像与模板的相似度。 -
通过
np.where找到匹配度大于等于0.9的位置。
4. 绘制矩形框
-
使用
cv2.rectangle在匹配位置绘制矩形框。 -
为了区分不同模板的匹配结果，使用不同的颜色（红、蓝、绿）绘制矩形框。
5. 结果显示
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使用
cv2.imshow显示匹配结果，并通过cv2.waitKey等待用户按下任意键继续。
六、核心知识点
1. 模板匹配的局限性
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尺度不变性：模板匹配对图像的尺度变化敏感，如果目标图像与模板图像的尺度不同，匹配效果会变差。
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旋转不变性：模板匹配对旋转敏感，本文通过旋转模板图像来解决这一问题。
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计算复杂度：模板匹配的计算量较大，尤其是在大图像中搜索小模板时。
2. 多角度模板匹配
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通过旋转模板图像，可以实现多角度模板匹配，提高匹配的鲁棒性。
3. 颜色与可视化
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使用不同颜色的矩形框标注匹配结果，可以直观地区分不同模板的匹配结果。
七、应用场景
模板匹配在许多实际场景中都有应用，例如：
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目标检测：在图像中检测特定目标，如Logo、标志等。
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图像拼接：通过匹配特征区域，将多幅图像拼接成一幅大图。
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工业检测：在生产线中检测产品是否符合标准。
八、总结
本文介绍了模板匹配的基本原理，并通过一个实际的代码示例展示了如何使用OpenCV实现模板匹配。通过旋转模板图像和使用不同颜色的矩形框，我们可以实现多角度模板匹配，并直观地展示匹配结果。模板匹配虽然简单易用，但在实际应用中需要注意其局限性，并结合其他技术（如特征提取、深度学习）来提高匹配效果。