【图像处理】基于python的模版匹配算法
本文来学习模版匹配的初等方法。从大图里面裁剪出一个小图片，然后要求在大图里面标注出小图的位置。
东西/原料
- 电脑
- python
- opencv模块
要领/步调
- 1
给定大图，截取小图，并读取图片。
import cv2
img=cv2.imread('0.png')
pic=cv2.imread('1.png')
请点击图片，查看大图效果。
- 2
要是把图片直接读取为灰度图，可以节流计较时间：
import cv2
img=cv2.imread('0.png',0)
pic=cv2.imread('1.png',0)
原图是没有右下角的水印的。
- 3
这里只给出模版匹配的最初等的要领，把模版放到原图，逐点移动，直到找准最佳匹配位置。
先给出一个计数器，用来记载差别位置的匹配效果。
import numpy as np
u,v=img.shape[:2]
p,q=pic.shape[:2]
c=np.zeros((u-p,v-q))
- 4
用for轮回举行匹配：
for i in range(u-p):
for j in range(v-q):
n=img[i:p+i,j:q+j]-pic
n=np.sum(n**2)
c[i,j]=n
这个历程用时间比力长，多达100秒。
- 5
计数器内里，最小值的位置，就是最佳匹配位置。
上图中有一个玄色点，就是最佳匹配点。
for i in range(u-p):
for j in range(v-q):
if c[i,j]==np.min(c):
print(i,j)
- 6
在原图中标注出模版的位置：
img=cv2.imread('0.png')
cv2.rectangle(img,(50,201),(50+q,201+p),(0,0,255),2)
cv2.imwrite('4.jpg',img)
END
- 发表于 2022-09-12 11:29
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- 分类：电脑网络
