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lines changed

‎ch24-模板匹配/matchTemplate.py‎ renamed to ‎ch24-模板匹配/24.1-OpenCV中的模板匹配-matchTemplate.py‎

Lines changed: 13 additions & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,6 +2,17 @@
22
__author__ = 'play4fun'
33
"""
44
create time:15-10-24 下午5:46
5+
原理
6+
模板匹配是用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。OpenCV 为 我们提供了函数 cv2.matchTemplate()。
7+
和 2D 卷积一样 它也是用模板图像在输入图像 大图 上滑动 并在每一个位置对模板图像和与其对应的 输入图像的子区域 比较。
8+
OpenCV 提供了几种不同的比较方法 细节 看 文档 。
9+
返回的结果是一个灰度图像 每一个像素值 示了此区域与模板的匹配 程度。
10+
如果输入图像的大小是 WxH
11+
模板的大小是 wxh 输出的结果 的大小就是 W-w+1 H-h+1 。
12+
当你得到这幅图之后 就可以使用函数 cv2.minMaxLoc() 来找到其中的最小值和最大值的位置了。
13+
第一个值为矩形左上角的点 位置
14+
w h 为 moban 模板矩形的宽和 。
15+
这个矩形就是 找到的模板区域了。
516
"""
617

718
import cv2
@@ -16,6 +27,7 @@
1627
# All the 6 methods for comparison in a list
1728
methods = ['cv2.TM_CCOEFF', 'cv2.TM_CCOEFF_NORMED', 'cv2.TM_CCORR',
1829
'cv2.TM_CCORR_NORMED', 'cv2.TM_SQDIFF', 'cv2.TM_SQDIFF_NORMED']
30+
1931
for meth in methods:
2032
img = img2.copy()
2133

@@ -41,5 +53,5 @@
4153
plt.title('Matching Result'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
4254
plt.subplot(122), plt.imshow(img, cmap='gray')
4355
plt.title('Detected Point'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
44-
plt.suptitle('method: '+meth)
56+
plt.suptitle('method: '+meth)
4557
plt.show()
Lines changed: 29 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,29 @@
1+
'''
2+
假如你的目标对 只在图像中出现了很多次怎么办呢
3+
函数 cv.imMaxLoc() 只会给出最大值和最小值。此时 我们就 使用阈值了。
4+
在下 的例子中我们 经典游戏 Mario 的一张截屏图片中找到其中的硬币
5+
6+
'''
7+
8+
import cv2
9+
import numpy as np
10+
11+
# from matplotlib import pyplot as plt
12+
13+
img_rgb = cv2.imread('../data/mario.png')
14+
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
15+
template = cv2.imread('../data/mario_coin.png', 0)
16+
w, h = template.shape[::-1]
17+
18+
res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
19+
threshold = 0.8
20+
loc = np.where(res >= threshold)
21+
print(len(loc))
22+
23+
for pt in zip(*loc[::-1]):
24+
cv2.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 0), 2)
25+
print("rectangle 1")
26+
27+
# cv2.imwrite('res.png',img_rgb)
28+
cv2.imshow("result", img_rgb)
29+
cv2.waitKey(0)

‎ch24-模板匹配/Multiple-Objects.py‎

Lines changed: 0 additions & 20 deletions
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