OpenCv单模版多目标匹配

OpenCv单模版多目标匹配

单模版匹配出现的问题

一、

关于单模版匹配，我一开始用的是光线较暗的图，结果根据模版匹配到的位置并不正确。

我后来想用阈值把图形的特征提取出来，在把模版的特征和原图的特征进行比较，如下：

import cv2
img = cv2.imread('/Users/duanhao/Desktop/photo/liukun.jpg')
lk = cv2.imread('/Users/duanhao/Desktop/photo/lk_all.png')
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度
lk_gray = cv2.cvtColor(lk, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
new_img = cv2.adaptiveThreshold(img_gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 3)
new_temple = cv2.adaptiveThreshold(lk_gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 3)
# # cv2.imshow('1', new_img)
# # cv2.imshow('2', new_temple)
height, weight, c = lk.shape
result = cv2.matchTemplate(img, lk , cv2.TM_SQDIFF_NORMED) # 标准平均差匹配
minValue, maxValue, minLocal, maxLocal = cv2.minMaxLoc(result)
local1 = minLocal
local2 = (local1[0] + weight, local1[1] + height)
cv2.rectangle(img, local1, local2, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('data', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

可是效果依旧不行，还不如原来不调整的图像，这算是我走过的第一条弯路。

二、

cv2里面有一个参数minMaxLoc函数可以提取出匹配样本result的最小值、最大值、最小值的坐标、最大值的坐标。这里坐标(x, y)，x对应的是数组的column列，y对应的是数组的rows行，也就是(columns, rows)，而cv2里的shape返回的是(rows， columns，channel)，不要弄错了。所以在绘制边框的时候是：

height, weight, c = temple.shape
minValue, maxValue, minLocal, maxLocal = cv2.minMaxLoc(result)
local1 = minLocal
local2 = (local1[0] + weight, local1[1] + height)

三、

第一次我需要匹配的图像和模型光线太暗了，所以我在网上找了一个清晰且光线好的图像进行匹配。代码如下：

import cv2
img = cv2.imread('/Users/duanhao/Desktop/photo/MatchDemo/beauty.png')
lk = cv2.imread('/Users/duanhao/Desktop/photo/MatchDemo/number1.png')
height, weight, c = lk.shape
result = cv2.matchTemplate(img, lk , cv2.TM_SQDIFF_NORMED) # 标准平均差匹配
minValue, maxValue, minLocal, maxLocal = cv2.minMaxLoc(result)
local1 = minLocal
local2 = (local1[0] + weight, local1[1] + height)
cv2.rectangle(img, local1, local2, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

一开始我选取的temple样图尺寸太小了，所以匹配到的内容也是不准确的。

后来我把temple样图的尺寸取大一点，就可以完美的匹配了！

绿色框是小样图匹配的结果，红色框是大样图匹配的结果，而我的样图正好和红色框的内容一致，算是匹配完美！所以以后需要匹配的样图尽量选尺寸大一点，特征明显一点的，这样方便匹配计算。

单模版多目标匹配

如果一张图片上，有很多相同特征的图片，如何去匹配多个目标，或者通过调节参数，找到唯一个符合要求的图片，把那些特征相同而不完全一致的图片筛除掉。

import cv2
img = cv2.imread('/Users/duanhao/Desktop/photo/MatchDemo/map.jpg')
temple = cv2.imread('/Users/duanhao/Desktop/photo/MatchDemo/flag.png')
height, weight, c = temple.shape
cnt = 0
result = cv2.matchTemplate(img, temple, cv2.TM_CCORR_NORMED)
for y in range(len(result)):
    for x in range(len(result[y])):
        if result[y][x] > 0.952:
            cv2.rectangle(img, (x, y), (x + weight, y + height), (0, 0, 255, 2))
cv2.imshow('1', img)
cv2.imshow('2', temple)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是x代表水平坐标，y代表垂直坐标。

通过调参数，框选出来的内容正是我截取做样图的部分。如果把参数再调小一点那其他标识也会被识别出来，所以多目标匹配相对灵活一点。