开放学习:计算机视觉初阶|18 模板匹配

DAY18 Hold On

一  主要学习内容

今天我们的学习内容主要为：

1. 模板匹配的应用

2. 六种模板匹配算法

3. 代码示例与运行结果演示
   

二  所需图像素材

三 模板匹配

3.1 模板匹配的应用

模板匹配是数字图像处理中的一种技术，用于标识与预定义模板匹配的图像部分。这种方法的原理非常简单，遍历图像中的每一个可能的位置，比较各处与模板是否“相似”，当相似度足够高时，就认为找到了我们的目标。它具有各种应用程序，并用于诸如 ： 面部和语音识别， 自动化和运动估计。 

3.2 六种模板匹配算法

OpenCV提供了6种基于灰度的模板匹配算法：

3.3 代码示例与运行结果演示

cv2.matchTemplate(image,templ, method, result, mask)

• image：待搜索图像

• templ：模板图像

• method：评价匹配程度的方法，共六种

• result：匹配结果，如果输入图像为W x H，模板为w x h，则结果为(W - w + 1) x (H - h + 1) 

• mask：掩膜

cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) 

• img：要进行绘制的目标图像

• pt1：矩形的一个顶点

• pt2：矩阵对角线上的另一个顶点

• color：线条的颜色（RGB）或亮度（灰度图）

• thickness：组成矩形线条的粗细程度。取负值时，函数绘制填充了色彩的矩形。

• lineType：线条的类型。

• shift：坐标点的小数点位数。

#--单目标匹配--#

较小的关于双眼的图像是模板(template)，我们要在这个较大的图像中找到和它匹配的部分，并用红色的矩形标识出来。

#--多目标匹配--#

单个的人形图像是模板(template)，我们要在较大的图像中找到所有和它匹配的图像，并用绿色的矩形标识出来。

知识链条：

开放学习：计算机视觉初阶|17 图像修复

开放学习：计算机视觉初阶|16 图像插值

开放学习：计算机视觉初阶|15 基于HSV的视频目标跟踪

开放学习：计算机视觉初阶|14 操作目标区域与添加水印

开放学习：计算机视觉初阶|13 交互图像分割

开放学习：计算机视觉初阶|12 绿幕抠图与更换背景

开放学习：计算机视觉初阶|11 设定遮罩

开放学习：计算机视觉初阶|10 图像的像素算术操作与权重合成

开放学习：计算机视觉初阶|9 图像的逻辑运算

开放学习：计算机视觉初阶|8 浮雕效果

开放学习：计算机视觉初阶|7 LUT查找表

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本开放学习获得北京市社科基金项目

《基于融媒体可视化的北京可沟通城市建设研究》支持

同学：朱鸿韬、武安国、崔贺欣、张斯语

指导：畅榕