OpenCV–模板匹配

OpenCV–模板匹配 模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有6种，然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。假如原图形是AxB大小，而模板是axb大小，则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1) 匹配方法： 公式参考官网：opencv TM_SQDIFF：计算平方不同，计算出来的值越小，越相关 TM_CCORR：计算相关性，计算出来的值越大，越相关 TM_CCOEFF：计算相关系数，计算出来的值越大，越相关 TM_SQDIFF_NORMED：计算归一化平方不同，计算出来的值越接 **OpenCV 模板匹配详解** 模板匹配是计算机视觉领域常用的一种图像处理技术，它用于在大图像中寻找与预定义的小图像模板相似的区域。这个过程与卷积操作有相似之处，但模板匹配更专注于识别特定的图像片段。OpenCV（开源计算机视觉库）提供了多种模板匹配的方法，以适应不同的应用场景。 ### 模板匹配基本概念 在模板匹配中，我们有一个原始图像（`image`）和一个小的模板图像（`templ`）。模板会在原始图像上从原点开始滑动，计算模板覆盖区域与图像对应部分的差异。OpenCV 提供了六种不同的匹配方法来度量这种差异： 1. **TM_SQDIFF**：计算平方差，得到的值越小，表示两个区域越相似。匹配结果矩阵的元素表示平方差的值。 2. **TM_CCORR**：计算相关性，返回值越大，表示匹配程度越高。相关性是模板与图像对应部分的线性相关度。 3. **TM_CCOEFF**：计算相关系数，值越大，表示相关性越强。相关系数衡量的是两者的线性相关程度，范围在-1到1之间。 4. **TM_SQDIFF_NORMED**：计算归一化平方差，值越接近0，表示越相关。这是一种对平方差进行标准化的方法，使其在-1到1之间。 5. **TM_CCORR_NORMED**：计算归一化相关性，值越接近1，表示越相关。归一化的相关性也是在-1到1之间。 6. **TM_CCOEFF_NORMED**：计算归一化相关系数，值越接近1，表示越相关。这种方法同样将相关性值归一化到-1到1之间。 ### 函数使用 OpenCV 中执行模板匹配的函数是 `cv.matchTemplate()`，其语法如下： ```python result = cv.matchTemplate(image, templ, method[, result[, mask]]) ``` 其中： - `image` 是原始图像。 - `templ` 是模板图像。 - `method` 是选择的匹配方法（上述6种之一）。 - `result` 是输出的结果矩阵，记录了每个位置的匹配度。 - `mask` 可选参数，用于指定匹配时的掩码。 ### 结果评估 为了找到最佳匹配位置，可以使用 `cv.minMaxLoc()` 函数来查找结果矩阵中的最小值或最大值。这会返回最小值、最大值及其对应的坐标。对于 TM_SQDIFF 和 TM_SQDIFF_NORMED 方法，我们寻找最小值；而对于其他方法，我们寻找最大值。 ```python minVal, maxVal, minLoc, maxLoc = cv.minMaxLoc(result) ``` ### 应用示例 在示例代码中，首先读取原始图像和模板图像，然后通过循环遍历所有匹配方法，对每种方法执行模板匹配。根据所选的匹配方法，我们确定最佳匹配位置，并在原始图像上画出匹配的矩形。通过 `matplotlib` 显示匹配结果和原始图像。 ### 实际应用 模板匹配常用于物体检测、图像检索、字符识别等领域。例如，如果我们要在一张图片中找出特定的人脸，可以先提取出一个已知的人脸模板，然后在整张图片中寻找最匹配的区域。 总结来说，OpenCV 的模板匹配功能提供了强大的工具，帮助开发者在图像处理任务中快速定位和识别特定的图像特征。通过选择合适的匹配方法和结合其他图像处理技术，我们可以构建出复杂且高效的图像分析系统。