利用python學習opencv，個人感覺比較方便。函式的形式與c++基本相同，所以切換過來還是比較好的，對於像我這種對python不太熟練的人，使用python的整合開發環境pycharm進行學習，可以設定斷點除錯，有助於我這類初學者理解掌握。
下面是利用python語言結合opencv的模板匹配**：
# 6 中匹配效果對比演算法
methods = ['cv2.tm_ccoeff', 'cv2.tm_ccoeff_normed', 'cv2.tm_ccorr',
'cv2.tm_ccorr_normed', 'cv2.tm_sqdiff', 'cv2.tm_sqdiff_normed']
for meth in methods:
img = img2.copy()
method = eval(meth)
res = cv2.matchtemplate(img,template,method)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minmaxloc(res)
if method in [cv2.tm_sqdiff, cv2.tm_sqdiff_normed]:
top_left = min_loc
else:
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)
cv2.rectangle(img,top_left, bottom_right, 255, 2)
print meth
plt.subplot(221), plt.imshow(img2,cmap= "gray")
plt.title('original image'), plt.xticks(),plt.yticks()
plt.subplot(222), plt.imshow(template,cmap= "gray")
plt.title('template image'),plt.xticks(),plt.yticks()
plt.subplot(223), plt.imshow(res,cmap= "gray")
plt.title('matching result'), plt.xticks(),plt.yticks()
plt.subplot(224), plt.imshow(img,cmap= "gray")
plt.title('detected point'),plt.xticks(),plt.yticks()
plt.show()
各種對比方法的結果圖如下所示：
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