Python OpenCV - 一个模板匹配函数

Question

我研究了模板匹配，我理解了这个概念并且已经为我的案例实现了它，并且它有效。这是 documentation 中给出的代码:

import cv2 as cv
import numpy as np

img_rgb = cv.imread('mario.png')
img_gray = cv.cvtColor(img_rgb, cv.COLOR_BGR2GRAY)
template = cv.imread('mario_coin.png',0)
w, h = template.shape[::-1]

res = cv.matchTemplate(img_gray,template,cv.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8
loc = np.where( res >= threshold)

for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)

cv.imwrite('res.png',img_rgb)

基本上，这里发生的事情是获取源图像和模板，读取模板并在源图像上查找匹配项。如果找到匹配项，它会在源图像上绘制一个矩形。

这适用于一张图片，但就我而言，我将在源代码中查找多个模板，据我所知，我需要为每个模板复制上面的所有代码'我在找，这似乎不对。

所以我正在寻找的是一种将所有这些放入一个函数中的方法，以便它使用一个命令将所有内容写入我的源代码。如果我在这里没有看到明显的东西，我很抱歉，但我想不出一种方法来正确地做到这一点。你会怎么做？

Answer 1

首先，我将列出我所有的图像文件。然后，我将遍历列表的所有元素。现在你的代码将是 -

import cv2 as cv
import numpy as np

img_rgb = cv.imread('mario.png')
img_gray = cv.cvtColor(img_rgb, cv.COLOR_BGR2GRAY)

list = ['file1.png','file2.png','file3.png']

for image in list:
    template = cv.imread(image,0)
    w, h = template.shape[::-1]

    res = cv.matchTemplate(img_gray,template,cv.TM_CCOEFF_NORMED)
    threshold = 0.8
    loc = np.where( res >= threshold)

    for pt in zip(*loc[::-1]):
        cv.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)

cv.imwrite('res.png',img_rgb)

但是，如果您想对每个图像使用不同的阈值和比较方法来进行模板匹配，那么您可以将所有内容放入一个新函数的循环中，并通过传递您的阈值和方法来调用该函数。