python opencv 模板匹配

在本章中，您將學習 - 使用模板匹配在影象中查詢物件 - 你將看到以下功能：cv.matchtemplate()，cv.minmaxloc()

如果輸入影象的大小為(wxh)，而模板影象的大小為(wxh)，則輸出影象的大小將為(w-w + 1，h-h + 1)。得到結果後，可以使用**cv.minmaxloc**()函式查詢最大/最小值在哪。將其作為矩形的左上角，並以(w，h)作為矩形的寬度和高度。該矩形是您模板的區域。

注意如果使用**cv.tm_sqdiff**作為比較方法，則最小值提供最佳匹配。

import

cv2 as cv
import
numpy as np
from matplotlib import
pyplot as plt
img = cv.imread('
梅西.jpg
',0)
img2 =img.copy()
template = cv.imread('
模板.jpg
',0)
w, h = template.shape[::-1]
#列表中所有的6種比較方法
methods = ['
cv.tm_ccoeff
', '
cv.tm_ccoeff_normed
', '
cv.tm_ccorr',
'cv.tm_ccorr_normed
', '
cv.tm_sqdiff
', '
cv.tm_sqdiff_normed']
for meth in
methods:
img =img2.copy()
method =eval(meth)
#應用模板匹配
res =cv.matchtemplate(img,template,method)
min_val, max_val, min_loc, max_loc =cv.minmaxloc(res)
#如果方法是tm_sqdiff或tm_sqdiff_normed，則取最小值
您會看到，使用**cv.tm_ccorr**的結果並不理想。
在上一節中，我們在影象中搜尋了梅西的臉，該臉在影象中僅出現一次。假設您正在搜尋具有多次出現的物件，則**cv.minmaxloc**()不會為您提供所有位置。在這種情況下，我們將使用閾值化。因此，在此示例中，我們將使用著名遊戲**mario**的螢幕截圖，並在其中找到硬幣。
參考：
 
Python OpenCV之模板匹配
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