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【python】OpenCV—Template Matching

article 2025/3/28 8:18:24

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文章目录

  • 1、功能描述
  • 2、原理分析
  • 3、代码实现
  • 4、效果展示
  • 5、完整代码
  • 6、涉及到的库函数
  • 7、参考

更多有趣的代码示例，可参考【Programming】

1、功能描述

基于 opencv-python 实现模板匹配算法

在这里插入图片描述

2、原理分析

算法流程

（1）滑动窗口

将模板图像在目标图像上逐点滑动。

对于每个位置，计算模板与当前窗口区域的相似度。

（2）相似度计算

使用特定的匹配方法计算模板与当前窗口区域的相似度。

常用的匹配方法包括相关性、平方差等。

（3）结果矩阵

将每个位置的相似度值存储在结果矩阵中。

结果矩阵的大小为 (W - w + 1, H - h + 1)，其中 W 和 H 是目标图像的宽和高，w 和 h 是模板图像的宽和高。

（4）最佳匹配定位

根据匹配方法，找到结果矩阵中的最大值或最小值位置。

该位置即为模板在目标图像中的最佳匹配位置。

优点

  • 实现简单，计算直观。
  • 适用于模板与目标图像具有明显相似性的场景。

缺点

  • 计算量大，对于大图像或高分辨率图像，性能较差。
  • 对尺度、旋转、光照变化敏感。
  • 可能产生多个误匹配，需要后续处理。

应用场景

  • 图像识别:在图像中定位特定对象或标志。
  • 目标检测:检测图像中的特定模式或形状。
  • 工业检测:在生产线中检测产品缺陷或特定部件。
  • 视频跟踪:在视频序列中跟踪特定对象。

改进与优化

  • 多尺度匹配:结合图像金字塔技术，在不同尺度下进行模板匹配。
  • 特征匹配:使用特征点（如 SIFT、SURF）进行匹配，提高鲁棒性。
  • 快速算法:使用快速傅里叶变换（FFT）加速相关性计算。
  • 后处理:对匹配结果进行非极大值抑制（NMS），减少误匹配。

3、代码实现

导入必要的库函数

import cv2
import time
import numpy as np

读入目标图像（Input Image），转换为灰度图，读入模板图像（Template Image），以灰度图模式读取

配置匹配置信度相关参数

img_rgb = cv2.imread('1.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('4.jpg', 0)  # 模板小图
template_threshold = 0.8  # 模板置信度

调用模板匹配算法

dets = template(img_gray, template_img, template_threshold)

可视化结果，并将结果保存

    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("result4.jpg", img_rgb)

下面看看 template 函数的实现

def template(img_gray, template_img, template_threshold, nms=False):
    '''
    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

    if nms:
        keep_dets = py_nms(data_hstack, thresh)  # (203, 5)
    else:
        keep_dets = list(range(data_hstack.shape[0]))
    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

核心算法是调用了 res = cv2.matchTemplate(img_gray, template_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

把返回的结果改变下格式保存

经过 keep_dets = py_nms(data_hstack, thresh) 非极大值抑制算法后，输出最终的模板匹配结果

nms 的实现如下

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

4、效果展示

输入图片

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模板1

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结果

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模板2

在这里插入图片描述

结果
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模板3

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结果

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输入图片

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模板

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输出结果

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变成灰度图匹配的缺点，哈哈，石头草堆也都错误匹配了

输入图片，阈值 0.6

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模板1

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结果

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这就是没有角度鲁棒性的缺点

模板

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结果

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模板

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结果

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阈值设置的低 0.6，不管炮口的朝向了

5、完整代码

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, nms=False):
    '''
    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

    if nms:
        keep_dets = py_nms(data_hstack, thresh)  # (203, 5)
    else:
        keep_dets = list(range(data_hstack.shape[0]))
    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('1.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('4.jpg', 0)  # 模板小图
    template_threshold = 0.8  # 模板置信度
    dets = template(img_gray, template_img, template_threshold)
    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("result4.jpg", img_rgb)

6、涉及到的库函数

cv2.matchTemplate

函数签名

cv2.matchTemplate(image, templ, method[, result[, mask]]) -> result

参数说明

image:

  • 类型：numpy.ndarray
  • 输入图像，在其中搜索模板。

templ:

  • 类型：numpy.ndarray
  • 模板图像，即要搜索的小图像。

method:

  • 类型：int
  • 用于计算匹配度的方法。常用的方法包括：
    • cv2.TM_CCOEFF
    • cv2.TM_CCOEFF_NORMED
    • cv2.TM_CCORR
    • cv2.TM_CCORR_NORMED
    • cv2.TM_SQDIFF
    • cv2.TM_SQDIFF_NORMED

result:

  • 类型：numpy.ndarray（可选）
  • 输出结果矩阵，存储匹配结果。

mask:

  • 类型：numpy.ndarray（可选）
  • 掩码图像，用于指定模板中哪些部分需要考虑。

返回值
result:

  • 类型：numpy.ndarray
  • 匹配结果矩阵，其大小为 (W - w + 1, H - h + 1)，其中 W 和 H 是输入图像的宽和高，w 和 h 是模板图像的宽和高。
    每个元素表示模板在对应位置的匹配度。

7、参考

  • Python+Opencv实现图像匹配——模板匹配

  • https://docs.opencv.org/5.x/de/da9/tutorial_template_matching.html

更多有趣的代码示例，可参考【Programming】


http://www.kler.cn/a/594279.html

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