Python应用—利用opencv实现图像匹配

1.创作需求

我们通常需要从一幅图中找到自己想要的信息，例如从一堆表情中找到，自己需要的表情。

2.创作思路

1.使用模板图片作为卷积核与原图进行卷积运算，得出匹配度超过某一阈值的范围。

2.对该部分进行框选

3.工具

主要使用opencv库实现，通过

（）函数进行实现。

4.代码实现

import cv2
import  as plt

# 读取图像
# 路径不可以有汉字
original_image = ('')
# 转化为灰度图方便计算
gray_image = (original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 显示原图
(figsize=(20, 20))
((original_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 转换颜色空间以匹配matplotlib
('Original Image')
('off')
()

# 显示灰度图
(figsize=(20, 20))
(gray_image, cmap='gray')
('Grayscale Image')
('off')
()

# 加载模板
# 想要从原图中找到的部分
# 这里截取原图中一个表情
template = gray_image[90:180, 100:180]

# 模板匹配
# 将选取表情与原图匹配
result = (gray_image, template, cv