Python應(yīng)用案例之利用opencv實(shí)現(xiàn)圖像匹配
1.創(chuàng)作需求
我們通常需要從一幅圖中找到自己想要的信息，例如從一堆表情中找到，自己需要的表情。
2.創(chuàng)作思路
1.使用模板圖片作為卷積核與原圖進(jìn)行卷積運(yùn)算，得出匹配度超過(guò)某一閾值的范圍。
2.對(duì)該部分進(jìn)行框選
3.工具
主要使用opencv庫(kù)實(shí)現(xiàn)，通過(guò)
cv2.matchTemplate（）函數(shù)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。
4.代碼實(shí)現(xiàn)
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取圖像
# 路徑不可以有漢字
original_image = cv2.imread('picture.png')
# 轉(zhuǎn)化為灰度圖方便計(jì)算
gray_image = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 顯示原圖
plt.figure(figsize=(20, 20))
plt.imshow(cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 轉(zhuǎn)換顏色空間以匹配matplotlib
plt.title('Original Image')
plt.axis('off')
plt.show()
# 顯示灰度圖
plt.figure(figsize=(20, 20))
plt.imshow(gray_image, cmap='gray')
plt.title('Grayscale Image')
plt.axis('off')
plt.show()
# 加載模板
# 想要從原圖中找到的部分
# 這里截取原圖中一個(gè)表情
template = gray_image[90:180, 100:180]
# 模板匹配
# 將選取表情與原圖匹配
result = cv2.matchTemplate(gray_image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 找到匹配得分最高的區(qū)域
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
# 繪制矩形框
threshold = 0.9999 # 根據(jù)需要調(diào)整閾值
if max_val >= threshold:
# 計(jì)算矩形框的左上角和右下角坐標(biāo)
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0])
# 在原圖上繪制矩形框
cv2.rectangle(original_image, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2)
# 顯示結(jié)果
plt.figure(figsize=(20, 20))
plt.imshow(cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 轉(zhuǎn)換顏色空間以匹配matplotlib
plt.title('Matched Template')
plt.axis('off')
plt.show()5.補(bǔ)充說(shuō)明
對(duì)于閾值的選擇需要自己進(jìn)行嘗試，已找到最優(yōu)解。這個(gè)代碼只找了一個(gè)，伙伴們可以自己實(shí)現(xiàn)，找到圖中所有的模板圖
到此這篇關(guān)于Python應(yīng)用案例之利用opencv實(shí)現(xiàn)圖像匹配的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python opencv圖像匹配內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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