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  • 使用Python,OpenCV进行模板匹配单对象、对象及尺度模板匹配
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    2021-07-23 20:17:52

    这篇博客将介绍如何使用模板匹配在图像中查找对象。模板匹配是一种在较大的图像中寻找模板图像位置的方法。OpenCV使用cv2.matchTemplate() 、cv2.minMaxLoc()实现模板匹配。

    主要分为3部分:

    1. 模板匹配单对象
    2. 模板匹配多对象
    3. 多尺度模板匹配(本文是用的与原始图要检测的对象具有相同大小,尺寸的模板进行的匹配;这里可以优化,即模板图像放大缩小都可以被检测到,可参考:使用Python和OpenCV进行多尺度模板匹配

    1. 效果

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  • opencv 模板匹配

    千次阅读 2021-07-11 15:19:14
    模板匹配意思就是找一副已经存在的图片,从其他图片中查找近似的图片,接下来我们准备两幅大图,一副小图 准备两幅大图,监控里面的截图并且时间不一样,角度也不一样 图片一 图片二 可以看出两幅图片是不一样的...

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    更多文章正在写作过程中。

    基础知识点

    模板匹配意思就是找一副已经存在的图片,从其他图片中查找近似的图片,接下来我们准备两幅大图,一副小图

    小图
    准备两幅大图,监控里面的截图并且时间不一样,角度也不一样
    图片一
    大图一
    图片二
    在这里插入图片描述
    可以看出两幅图片是不一样的,由于摄像头角度偏摆,部分图片并不一样,角度也不一致

    show me the code

    #include <opencv2/core/core.hpp>
    #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
    #include <iostream>
    #include <stdio.h>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    int main()
    {
    	Mat img,img2, templ, result,result2;
    	img = imread("./big.jpg");
    	img2 = imread("./big2.jpg");
    
    	templ = imread("./temp.jpg");
    	imshow("t1", templ);
    	int result_cols = img.cols - templ.cols + 1;
    	int result_rows = img.rows - templ.rows + 1;
    	result.create(result_cols, result_rows, CV_32FC1);
    
    	//matchTemplate(img, templ, result, TM_SQDIFF_NORMED);//这里我们使用的匹配算法是标准平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF_NORMED,数值越小匹配度越好
    	matchTemplate(img, templ, result, TM_CCOEFF_NORMED);//数值越小匹配度越好
    	matchTemplate(img2, templ, result2, TM_CCOEFF_NORMED);//数值越小匹配度越好
    
    	normalize(result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());
    	normalize(result2, result2, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());
    	double minVal = -1;
    	double maxVal;
    	Point minLoc;
    	Point maxLoc;
    	Point matchLoc;
    	//cout << "匹配度:" << minVal << endl;
    	minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat());
    	cout << "匹配度 min:" << minVal<<" max:" <<maxVal<< endl;
    	//matchLoc = minLoc;
    	matchLoc = maxLoc;
    	rectangle(img, matchLoc, Point(matchLoc.x + templ.cols, matchLoc.y + templ.rows), Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);
    
    	imshow("img", img);
    
    
    	minMaxLoc(result2, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat());
    	cout << "匹配度 min:" << minVal << " max:" << maxVal << endl;
    	matchLoc = maxLoc;
    	rectangle(img2, matchLoc, Point(matchLoc.x + templ.cols, matchLoc.y + templ.rows), Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);
    	imshow("img2", img2);
    	waitKey(0);
    
    	return 0;
    }
    

    执行

    结果如下:
    最终结果
    从两幅图片中都找到了匹配。

    展开全文
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  • [python-opencv]模板匹配

    2021-03-06 14:56:05
    模板匹配最适用于工业场合(在一张图片中识别特定的工件图)模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像(target)的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题。它是图像处理中...

    模板匹配最适用于工业场合(在一张图片中识别特定的工件图)

    模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像(target)的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题。

    它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效。

    简单来说,模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域。

    工作原理:在带检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大。

    bce8f2f75ae51aee007bff2f3dfdfe43.png

    129f41e5819eca11f3812f1f4ca9e469.png

    1 importcv2 as cv2 importnumpy as np3

    4

    5 defmatchTemplate_demo():6 tpl = cv.imread('1_tpl.jpg')7 target = cv.imread('1.jpg')8 #cv.namedWindow('matchTemplate_demo', cv.WINDOW_AUTOSIZE)

    9 #cv.imshow('matchTemplate_demo',tpl)

    10 #cv.namedWindow('matchTemplate_demo', cv.WINDOW_AUTOSIZE)

    11 cv.imshow('matchTemplate_demo', target)12 #定义3中标准匹配方法

    13 methods =[cv.TM_SQDIFF_NORMED,cv.TM_CCORR_NORMED,cv.TM_CCOEFF_NORMED]14 tpl_h , tpl_w = tpl.shape[:2] #取模板图片的高 宽

    15 for method inmethods:16 result =cv.matchTemplate(target,tpl,method)17 #返回的 minVal, maxVal (模板与目标图片像素匹配的最小值 最大值), minLoc, maxLoc(最小和最大位置)

    18 #打印出minVal, maxVal, minLoc, maxLoc: 0.0004309755750000477 1.0 (466, 185) (395, 327)

    19 minVal, maxVal, minLoc, maxLoc =cv.minMaxLoc(result)20 print(minVal, maxVal, minLoc, maxLoc)21 if method ==cv.TM_SQDIFF_NORMED:22 tl =minLoc23 else:24 tl =maxLoc25 #当时用第一种cv.TM_SQDIFF_NORMED匹配方法时:br是矩形左上角的坐标

    26 #当时用第二种cv.TM_CCORR_NORMED第三种cv.TM_CCOEFF_NORMED匹配方法时:br是矩形左上角的坐标

    27 print(tl)28 br = (tl[0]+tpl_w,tl[1]+tpl_h)29 #在target图片上绘制tl+br矩形,红色,线宽2

    30 cv.rectangle(target,tl,br,(0,0,255),2)31 cv.namedWindow('match-'+np.str(method),cv.WINDOW_NORMAL)32 cv.imshow('match-'+np.str(method),target)33

    34

    35 matchTemplate_demo()36

    37 cv.waitKey(0)38 cv.destroyAllWindows()

    知识点:

    1.几种常见的模板匹配算法:

    49c488a5961184b4ab5d5ece734f0980.png

    其中,

    ①TM_SQDIFF是平方差匹配;TM_SQDIFF_NORMED是标准平方差匹配。利用平方差来进行匹配,最好匹配为0,匹配越差,匹配值越大。

    ②TM_CCORR是相关性匹配;TM_CCORR_NORMED是标准相关性匹配。采用模板和图像间的乘法操作,数越大表示匹配程度较高, 0表示最坏的匹配效果。

    ③TM_CCOEFF是相关性系数匹配;TM_CCOEFF_NORMED是标准相关性系数匹配。将模版对其均值的相对值与图像对其均值的相关值进行匹配,1表示完美匹配,-1表示糟糕的匹配,0表示没有任何相关性(随机序列)。

    总结:随着从简单的测量(平方差)到更复杂的测量(相关系数),我们可获得越来越准确的匹配(同时也意味着越来越大的计算代价)。

    参考:

    注意:

    参考的第一篇博客的关于模板匹配算法的原理模板图像应该是左上角开始,而不是从中心点开始。在左上角那个点开始计算匹配度,最后得出的最匹配的坐标点是模板图像左上角的位置。

    a9185ca60f27a6f7fc8879925e9d3052.png

    2.opencv的目标匹配函数为matchTemplate,函数原型为:matchTemplate(image, templ, method[, result[, mask]]) -> result

    image参数表示待搜索源图像(目标),必须是8位整数或32位浮点。

    templ参数表示模板图像,必须不大于源图像并具有相同的数据类型。

    method参数表示计算匹配程度的方法。

    result参数表示匹配结果图像,必须是单通道32位浮点。如果image的尺寸为W x H,templ的尺寸为w x h,则result的尺寸为(W-w+1)x(H-h+1)。

    3.opencv的函数minMaxLoc:在给定的矩阵中寻找最大和最小值,并给出它们的位置。 该功能不适用于多通道阵列。 如果您需要在所有通道中查找最小或最大元素,要先将阵列重新解释为单通道。

    函数minMaxLoc原型为:minMaxLoc(src[, mask]) -> minVal, maxVal, minLoc, maxLoc

    src参数 表示输入单通道图像。

    mask参数 表示用于选择子数组的可选掩码。

    minVal参数 表示返回的最小值,如果不需要,则使用NULL。

    maxVal参数 表示返回的最大值,如果不需要,则使用NULL。

    minLoc参数 表示返回的最小位置的指针(在2D情况下); 如果不需要,则使用NULL。

    maxLoc参数 表示返回的最大位置的指针(在2D情况下); 如果不需要,则使用NULL。

    e36234a3ed20563630886b07250f40f6.png

    4.opencv的函数rectangle用于绘制矩形。函数原型为:rectangle(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) -> img

    img参数 表示源图像。

    pt1参数 表示矩形的一个顶点。

    pt2参数 表示与pt1相对的对角线上的另一个顶点 。

    color参数 表示矩形线条颜色 (RGB) 或亮度(灰度图像 )。

    thickness参数 表示组成矩形的线条的粗细程度。取负值时(如 CV_FILLED)函数绘制填充了色彩的矩形。

    lineType参数 表示线条的类型。

    shift参数 表示坐标点的小数点位数。

    展开全文
  • 模板匹配主要分三种,基于形状,基于相关性,基于灰度,主要掌握基于形状的模板匹配。基于形状的模板匹配主要分为创建边缘模板(create_shape_model)、创建边缘轮廓模板(create_shape_model_xld)该模板的输入参数...

    ---first_example_shape_matching.hdev

    模板匹配主要分三种,基于形状,基于相关性,基于灰度,主要掌握基于形状的模板匹配。基于形状的模板匹配主要分为创建边缘模板(create_shape_model)、创建边缘轮廓模板(create_shape_model_xld)该模板的输入参数为轮廓,两种都和算子find_shape_model一起使用。创建具有缩放比的模板(create_scaled_shape_model)和算子find_scaled_shape_model一起使用

    1、get_image_pointer1(Image : : : Pointer, Type, Width, Height)

          返回指向图像的第一个通道的指针,根据输出类型并返回图像的宽和高

    2、三种创建形状模板的算子

         1)create_shape_model创建边缘模板

                                          

          2)create_shape_model_xld创建边缘轮廓模板

    Template ://参数为轮廓                  

     : NumLevels

    AngleStart,

     AngleExtent

    AngleStep

    Optimization

    Metric

    Contrast

    MinContrast : 

    ModelID)

         3)create_scaled_shape_model创建具有缩放比的模板

            Template : : 

    NumLevels

    AngleStart

    AngleExtent

    AngleStep

    ScaleMin, //图像的最小比例

    ScaleMax, //图像最大比列

    ScaleStep, //一般设置为自动

    Optimization

    Metric

    Contrast

    MinContrast : 

    ModelID) 创建可缩放的形状模板与create_shape_model相比只多了ScaleMinScaleMaxScaleStep三个参数

       常见的创建形状模板的算子

        

    3、查看模板和创建模板中的Contrast对比度为了提取边缘 

              

                 

              

               

    对称性和角度范围选择

     

                                                                                                 如果模板匹配用于定位,则尽量不要选取对称的对象为模板  

     

    4、模板匹配过程

              

                                                                                                  图像金字塔

    如果金子塔为4层,则将图像按比例缩小,分为4个等级,先用金子塔层数为4的模板去匹配按比例缩小的等级为 4的原图像,找到相应目标后,在这个基础上再用金字塔为3的模板去匹配缩小的等级为3的原图像,如此。。。。。。最后直到用金字塔最底层的模板去匹配原图像,找到对应目标。这种手法有利于提升匹配效率

    5、如果彷射变换affine_trans_contour_xld 算子以get_shape_model_contours 输出参数ShapeModel 为输入对象,刚性仿射变换 vector_angle_to_rigid的Row,column,angel坐标参数为0,0,0 

               get_shape_model_contours (ShapeModel, ModelID, 1)                     

               vector_angle_to_rigid (0, 0, 0, RowCheck, ColumnCheck, AngleCheck, MovementOfObject)
               affine_trans_contour_xld (ShapeModel, ModelAtNewPosition, MovementOfObject)   

           

              自己做模板时,可以先创建一个模板,然后保持模板图像不动,利用find_shape_model算子在模板图像中找到相应模板并输出该图像的中心坐标位置,该位置即为模板的中心位置,仿射变换时可以以该位置为模板的中心位置 

               模板匹配时大多数情况下用CAD做模板                       

    6、inspect_shape_model(Image : ModelImages, ModelRegions : NumLevels, Contrast : )

          查看模板的形状,需注意该算子输出的模板是一个骨架,骨架也是区域。常和算子gen_contours_skeleton_xld将骨架转轮廓一起使用,注意如果和gen_contours_region_xld将会输出不一样的效果

                                 

                                       输出的模板(骨架)                                                                    中间白色的线条为骨架转轮廓

                                                                            

                                                                                                        区域转轮廓

     

    展开全文
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