Python OpenCV实现图像模板匹配详解

1.什么是模板匹配及模板匹配方法matchTemplate()

介绍

提供一个模板图像,一个目标图像,且满足模板图像是目标图像的一部分,从目标图像中寻找特定的模板图像的过程,即为模板匹配。OpenCV提供了matchTemplate()方法帮助我们实现模板匹配。

该方法语法如下:

cv2.matchTemplate(image, templ, method, result=None, mask=None)

其中

image 即目标图像

templ 即模板图像

method 是匹配的方式

mask 即掩模,可选。只有当method为cv2.TM_SQDIFF或cv2.TM_CCORR_NORMED时才支持此参数。

method参数可以是以下值:

参数值 描述
cv2.TM_SQDIFF 差值平方和匹配,也称平方差匹配。可以理解为是基于差异程度的匹配,差异程度越小,匹配程度越高。完全匹配时值差值平方和为0。
cv2.TM_SQDIFF_NORMED 相关匹配。 可以理解为是基于相似程度的匹配,相似程度越高,计算结果越大,匹配程度就越高。
cv2.TM_CCORR 标准相关匹配。 规则同上。
cv2.TM_CCORR_NORMED 相关系数匹配
cv2.TM_CCOEFF 相关系数匹配。也是基于相似程度的匹配,计算结果是一个-1到1的浮点数,1表示完全匹配,0表示毫无关系,-1表示两张图片亮度刚好相反。
cv2.TM_CCOEFF_NORMED 标准相关系数匹配,规则同上。

使用matchTemplate()方法,模板会将图像中的每一块区域都覆盖一遍,并每次都使用所选的method方法进行计算,每次的计算结果最后以一个二维数组的形式返回给我们。

素材准备

为方便展示,特准备以下图片素材:

选择世界名画《三英战吕布》(test.png),图像shape为(738, 675, 3):

Python OpenCV实现图像模板匹配详解插图

从中抠出一部分图像元素作为下边要用的模板素材。取材代码如下( 不建议截图,截图抠出来的不一定能保证尺寸):


 	import cv2
 	img = cv2.imread("test.png")
 	 
 	print(img.shape)
 	# 电灯
 	img1 = img[20:220, 320:480, :]
 	# 虎牢关牌匾
 	img2 = img[75:150, 200:310, :]
 	# 青龙刀
 	img3 = img[170:530, 575:650, :]
 	# 关云长
 	img4 = img[270:670, 160:330, :]
 	 
 	 
 	cv2.imshow("img0", img)
 	cv2.imshow("img1", img1)
 	cv2.imshow("img2", img2)
 	cv2.imshow("img3", img3)
 	cv2.imshow("img4", img4)
 	cv2.waitKey()
 	cv2.destroyAllWindows()
 	 
 	cv2.imwrite('template_pic1.jpg', img1)
 	cv2.imwrite('template_pic2.jpg', img2)
 	cv2.imwrite('template_pic3.jpg', img3)
 	cv2.imwrite('template_pic4.jpg', img4)

取出的模板素材如下:

电灯

Python OpenCV实现图像模板匹配详解插图1

虎牢关牌匾

Python OpenCV实现图像模板匹配详解插图2

青龙刀

Python OpenCV实现图像模板匹配详解插图3

关云长

Python OpenCV实现图像模板匹配详解插图4

2.单模板匹配

单模板匹配,即在匹配时中只使用到一个模板的匹配过程。具体又可以分为单目标匹配和多目标匹配。

2.1 单目标匹配

单目标匹配,即模板在目标图像中只匹配 匹配程度最高的一个匹配结果。

这需要找出这一次匹配结果所在位置的坐标来确定其位置,

OpenCV提供了cv2.minMAXLoc()来实现。

该方法参数为matchTemplate()的返回值,会返回一个元组,元组中有四个值,分别是最小值、最大值、最小值时图像左上角顶点坐标,最大值时图像左上角顶点坐标。

接下来,使用 电灯(template_pic1) 图片来匹配原图,并用红色的矩形在原图像中圈出模板图像,使用标准差值平方和的匹配方式,代码如下:


 	import cv2
 	img = cv2.imread("test.png")
 	 
 	templ = cv2.imread("template_pic1.jpg")
 	height, width, c = templ.shape
 	results = cv2.matchTemplate(img, templ, cv2.TM_SQDIFF_NORMED)
 	# 获取匹配结果中的最小值、最大值、最小值坐标和最大值坐标
 	minValue, maxValue, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(results)
 	resultPoint1 = minLoc
 	resultPoint2 = (resultPoint1[0] + width, resultPoint1[1] + height)
 	cv2.rectangle(img, resultPoint1, resultPoint2, (0, 0, 255), 2)
 	cv2.imshow("img", img)
 	cv2.waitKey()
 	cv2.destroyAllWindows()

如图所示,成功标出了模板图。

Python OpenCV实现图像模板匹配详解插图5

如果要从多幅图像中,找出与模板最匹配的结果,

以标准差值平方和的匹配方式为例,
则可以对这些图像进行遍历,并比较每幅图像对应结果中的最小值,找出最小值中的最小值,则为最佳匹配项。

以两幅图像为例,将原图翻转一次,生成一张新的图像(翻转后结果与原图较像,但差异巨大)

翻转产生素材(test1.png)


 	import cv2
 	img = cv2.imread("test.png")
 	dst1 = cv2.flip(img, 1)
 	cv2.imshow("dst1", dst1)
 	cv2.waitKey()
 	cv2.destroyAllWindows()
 	cv2.imwrite('test1.png', dst1)        

Python OpenCV实现图像模板匹配详解插图6

然后使用模板 关云长 (template_pic4.jpg)对两幅图像进行匹配,输出最佳匹配结果,并画红框展示:


 	import cv2
 	 
 	image = []
 	image.append(cv2.imread("test.png"))
 	image.append(cv2.imread("test1.png"))
 	templ = cv2.imread("template_pic4.jpg")
 	height, width, c = templ.shape
 	 
 	# 循环变量初始化
 	# 这里只是随便设定一个值,该值并无意义,只是为了定义该变量
 	# 使用TM_SQDIFF_NORMED计算方法,计算出的结果通常是小于1的,所以minValue可以设置为1。如果是TM_SQDIFF计算方法,则就不行了,计算出来的值会很大。代码就不再有效,需要把minMax设得更大,或者做其他修改。
 	index = -1
 	minValue = 1
 	minLoc1 = (0, 0)
 	 
 	# 遍历每幅图像
 	for i in range(0, len(image)):
 	     results = cv2.matchTemplate(image[i], templ, cv2.TM_SQDIFF_NORMED)
 	     min = cv2.minMaxLoc(results)[0]
 	     if min < minValue:
 	         minValue = min
 	         minLoc1 = cv2.minMaxLoc(results)[2]
 	         index = i
 	 
 	minLoc2 = (minLoc1[0] + width, minLoc1[1] + height)
 	cv2.rectangle(image[index], minLoc1, minLoc2, (0, 0, 255), 2)
 	cv2.imshow("result", image[index])
 	cv2.waitKey()
 	cv2.destroyAllWindows()

如图,test.png中的关云长与模板更为匹配。

Python OpenCV实现图像模板匹配详解插图7

2.2 多目标匹配

多目标匹配,即在目标图像中匹配出所有与模板图像匹配的结果。可以使用相关匹配或相关系数匹配。

素材准备

还以原图像”test.png”为参照,

为了产生方便我们做示例的图像,我们在该图像的基础上多加一盏电灯,生成”test2.png”


 	import cv2
 	img = cv2.imread("test.png")
 	templ = cv2.imread("template_pic1.jpg")
 	img[20:220, 30:190, :] = templ
 	cv2.imshow("img", img)
 	cv2.waitKey()
 	cv2.destroyAllWindows()
 	cv2.imwrite('test2.png', img)      

Python OpenCV实现图像模板匹配详解插图8

多目标匹配

多目标匹配即对matchTemplate()匹配的总的结果,的计算情况数据,使用for循环遍历,并设定一个判断标准。

如使用标准相关系数(cv2.TM_CCOEFF_NORMED)的方法判断,如:如果计算值大于0.99,则我们认为匹配成功了。

使用电灯模板”template_pic1.jpg”,匹配图像test2.png。并对匹配的结果用红色的矩形框标记。

代码示例如下:


 	import cv2
 	img = cv2.imread("test2.png")
 	templ = cv2.imread("template_pic1.jpg")
 	height, width, c = templ.shape
 	# 按照标准相关系数匹配
 	results = cv2.matchTemplate(img, templ, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
 	for y in range(len(results)):
 	     for x in range(len(results[y])):
 	         if results[y][x] > 0.99:
 	             cv2.rectangle(img, (x, y), (x + width, y + height), (0, 0, 255), 2)
 	cv2.imshow("img", img)
 	cv2.waitKey()
 	cv2.destroyAllWindows()

程序执行结果如下,成功匹配出了两盏灯。

Python OpenCV实现图像模板匹配详解插图9

3.多模板匹配

多模板匹配,即进行了n次单模板的匹配过程。

直接上示例:

在test.png中匹配电灯、青龙刀、虎牢关牌匾、关云长四个图像模板:


 	import cv2
 	 
 	 
 	def myMatchTemplate(img, templ):
 	     height, width, c = templ.shape
 	     results = cv2.matchTemplate(img, templ, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
 	     loc = list()
 	     for i in range(len(results)):
 	         for j in range(len(results[i])):
 	             if results[i][j] > 0.99:
 	                 loc.append((j, i, j + width, i + height))
 	     return loc
 	 
 	# 读取原始图像
 	img = cv2.imread("test.png")
 	# 模板列表
 	templs = list()
 	templs.append(cv2.imread("template_pic1.jpg"))
 	templs.append(cv2.imread("template_pic2.jpg"))
 	templs.append(cv2.imread("template_pic3.jpg"))
 	templs.append(cv2.imread("template_pic4.jpg"))
 	 
 	 
 	loc = list()
 	for t in templs:
 	     loc += myMatchTemplate(img, t)
 	 
 	# 遍历所有红框的坐标
 	for i in loc:
 	     cv2.rectangle(img, (i[0], i[1]), (i[2], i[3]), (0, 0, 255), 2)
 	 
 	cv2.imshow("img", img)
 	cv2.waitKey()
 	cv2.destroyAllWindows()

匹配效果如下:

Python OpenCV实现图像模板匹配详解插图10

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