C# OpenCV机器视觉:利用CNN实现快速模板匹配
在一个阳光灿烂的周末，阿强正瘫在沙发上，百无聊赖地换着电视频道。突然，一则新闻吸引了他的注意：某博物馆里一幅珍贵的古画离奇失踪，警方怀疑是被一伙狡猾的盗贼偷走了，现场只留下一些模糊不清的监控画面，根本无法确定盗贼的行踪。阿强看着电视里那一团乱麻的线索，眼睛突然一亮，心中涌起一股热血：“要是我能帮警方找到盗贼，那可就太酷了！说不定还能得到博物馆的巨额悬赏，从此走上人生巅峰呢！”
说干就干，阿强立马冲进他那堆满各种电子设备和书籍的 “秘密基地”。他一边翻箱倒柜，一边嘴里嘟囔着：“我就不信了，凭我这一身的科技本领，还找不到几个毛贼！” 就在这时，他的目光落在了一台布满灰尘的电脑上，脑海中突然闪过一个念头：“对了！我可以用 OpenCvSharp 结合 CNN 来进行模板匹配，从监控画面里找出盗贼的蛛丝马迹！”
第一章：神秘的 CNN—— 图像世界的 “超级侦探”
阿强深知，要想在这复杂的图像世界里找到盗贼的线索，CNN（卷积神经网络）可是他的秘密武器。但这个 CNN 到底是何方神圣呢？阿强决定给它编一个神秘的故事，好让自己更有干劲。
“传说中，CNN 是图像世界里的一位超级侦探，它有着一双无比锐利的眼睛，能看穿图像里隐藏的所有秘密。” 阿强一边对着空气比划，一边眉飞色舞地说道，“它的大脑里装满了各种神奇的算法，就像一个藏满了魔法道具的宝库。当它面对一张图像时，就会施展它的魔法，把图像里的各种特征都提取出来，然后和它记忆中的模板进行比对，不管是多么微小的细节，都逃不过它的法眼。”
阿强越说越兴奋，仿佛自己已经成为了 CNN 的主人，带着它在图像世界里大杀四方：“比如说，我们要找一个特定的图案，CNN 就会像一个不知疲倦的寻宝者，在图像的每一个角落仔细搜寻。它会用它的魔法卷积核，一层一层地扫描图像，就像在给图像做一次深度按摩，把那些隐藏在像素背后的秘密都挖掘出来。一旦发现和模板相似的地方，它就会像发现了宝藏一样，立刻发出信号。”
第二章：筹备 “抓贼” 行动 —— 装备与知识武装
阿强决定先从监控画面里提取一些可能和盗贼有关的模板，比如他们的身形、衣着特征等。他打开电脑，启动 OpenCvSharp，开始加载监控图像和制作模板。
“嘿，老伙计，今天就靠你帮我找出那些可恶的盗贼了！” 阿强拍了拍电脑，像是在给它打气。
他小心翼翼地从监控视频中截取了几帧画面，然后用图像处理软件把盗贼的大致轮廓勾勒出来，制作成模板。“这些模板就是我们的‘通缉令’，只要盗贼在图像里出现，就别想逃过我们的追捕！” 阿强看着屏幕上的模板，信心满满地说道。
接下来，就是要把这些模板和 OpenCvSharp 里的 CNN 算法结合起来，让它们发挥出最大的威力。阿强开始编写代码，虽然他心里也有点紧张，但一想到自己即将成为英雄，就充满了动力。
阿强一边编写代码，一边在心里默默念叨：“我先把图像和模板都加载进来，就像把案件的线索和嫌疑人的画像都收集好。然后把模板标准化，让它们都有相同的尺寸，这样 CNN 才能更好地比对。接着把模板合并成一个多通道的卷积核，这就像是给 CNN 一把超级武器，让它能同时搜索多个目标。再用这个卷积核对图像进行卷积操作，就像让 CNN 在图像里进行地毯式搜索。最后，设置一个相似度阈值，只要找到的匹配度超过这个阈值，就说明我们可能找到了盗贼的踪迹！”
class CNN模板匹配
{
static void TEST()
{
// 加载图像和多个模板
Mat image = Cv2.ImRead(@"D:\软件\core\test\Image_20240622141940849.bmp", ImreadModes.Grayscale);
Mat template1 = Cv2.ImRead(@"D:\软件\core\template\1274.png", ImreadModes.Grayscale);
Mat template2 = Cv2.ImRead(@"D:\软件\core\template\1282.png", ImreadModes.Grayscale);
// 标准化模板
Size templateSize = new Size(33, 33);
Cv2.Resize(template1, template1, templateSize);
Cv2.Resize(template2, template2, templateSize);
// 合并模板为一个多通道卷积核
Mat filters = new Mat();
Cv2.Merge(new Mat[] { template1, template2 }, filters); // 合并模板为多通道
// 创建输出图像
Mat outputImg = new Mat(image.Size(), MatType.CV_8UC3);
Cv2.CvtColor(image, outputImg, ColorConversionCodes.BGR2RGB); // 转换为 RGB 格式以便于显示
// 执行卷积操作
Mat result = new Mat();
Cv2.Filter2D(image, result, MatType.CV_32F, filters); // 使用多通道卷积核进行卷积
// 设置相似度阈值
double similarityThreshold = 0.8;
// 计算每个模板的参考值
double[] referenceValues = new double[filters.Channels()];
for (int i = 0; i < filters.Channels(); i++)
{
referenceValues[i] = Cv2.Sum(filters.Split()[i])[0]; // 计算每个模板的参考值
}
// 可视化所有匹配位置
for (int y = 0; y < result.Rows; y++)
{
for (int x = 0; x < result.Cols; x++)
{
// 获取匹配值
double outputValue = result.At<float>(y, x);
// 计算相似度
for (int i = 0; i < referenceValues.Length; i++)
{
double similarity = 1 - Math.Abs(outputValue - referenceValues[i]) / referenceValues[i];
// 仅在相似度超过阈值时可视化匹配位置
if (similarity > similarityThreshold)
{
int centerX = x; // 圆心的 x 坐标
int centerY = y; // 圆心的 y 坐标
Cv2.Circle(outputImg, new Point(centerX, centerY), 2, new Scalar(179, 240, 240), thickness: 1);
Cv2.Rectangle(outputImg, new Rect(x, y, templateSize.Width, templateSize.Height), new Scalar(179, 240, 240), 1);
}
}
}
}
// 显示结果
Cv2.ImShow("Match Result", outputImg);
Cv2.WaitKey(0);
Cv2.DestroyAllWindows();
}
}第三章：代码冲锋 —— 让 CNN “大显身手”
代码编写完成后，阿强深吸一口气，按下了运行键。电脑屏幕上的图像开始快速闪烁，CNN 就像一个不知疲倦的侦探，在图像的每一个角落仔细搜寻着。
“快了，快了，马上就能找到那些盗贼了！” 阿强紧张地盯着屏幕，眼睛都不敢眨一下。
突然，屏幕上出现了几个绿色的圆圈和矩形，标记出了图像中与模板相似度较高的位置。阿强兴奋地跳了起来：“找到了！终于找到了！我就知道 CNN 不会让我失望的！”
他仔细查看这些标记的位置，发现有几个地方的身形和衣着特征与盗贼的模板非常相似。阿强立刻把这些信息整理成报告，发送给了警方。
第四章：真相大白 —— 阿强的 “英雄时刻”
几天后，警方传来了好消息：他们根据阿强提供的线索，成功抓获了盗贼，找回了被盗的古画。博物馆为了感谢阿强，特意举办了一场盛大的颁奖典礼，阿强一下子成了当地的名人。
“阿强，你可真是我们的大英雄啊！” 博物馆馆长握着阿强的手，激动地说道。
阿强不好意思地挠挠头：“其实我也没做什么，主要是 OpenCvSharp 和 CNN 的功劳。”
从那以后，阿强更加痴迷于 OpenCvSharp 和 CNN 的研究。他知道，这只是他在图像世界里的一次小小冒险，未来还有更多的挑战和惊喜等待着他。而他，也将继续用科技的力量，去探索这个神秘而又充满魅力的图像世界。