使用opencv自带的模板匹配
1、目标匹配函数：cv2.matchtemplate()
res=cv2.matchtemplate(image, templ, method, result=none, mask=none)
image：待搜索图像
templ：模板图像
result：匹配结果
method：计算匹配程度的方法,主要有以下几种：
- cv_tm_sqdiff 平方差匹配法：该方法采用平方差来进行匹配；最好的匹配值为0；匹配越差，匹配值越大。
- cv_tm_ccorr 相关匹配法：该方法采用乘法操作；数值越大表明匹配程度越好。
- cv_tm_ccoeff 相关系数匹配法：1表示完美的匹配；-1表示最差的匹配。
- cv_tm_sqdiff_normed 计算归一化平方差，计算出来的值越接近0，越相关
- cv_tm_ccorr_normed 计算归一化相关性，计算出来的值越接近1，越相关
- cv_tm_ccoeff_normed 计算归一化相关系数，计算出来的值越接近1，越相关
待检测的图片如下，需要检测里面金币的位置
需要检测金币的模板如下：
2、基本的多对象模板匹配效果代码如下：
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import cv2
import numpy as np
img_rgb = cv2.imread('mario.jpg')
img_gray = cv2.cvtcolor(img_rgb, cv2.color_bgr2gray)
template = cv2.imread('mario_coin.jpg', 0)
h, w = template.shape[:2]
res = cv2.matchtemplate(img_gray, template, cv2.tm_ccoeff_normed)
threshold = 0.8
# 取匹配程度大于%80的坐标
loc = np.where(res >= threshold)
#np.where返回的坐标值(x,y)是(h,w)，注意h,w的顺序
for pt in zip(*loc[::-1]):
bottom_right = (pt[0] + w, pt[1] + h)
cv2.rectangle(img_rgb, pt, bottom_right, (0, 0, 255), 2)
cv2.imwrite("001.jpg",img_rgb)
cv2.imshow('img_rgb', img_rgb)
cv2.waitkey(0)
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检测效果如下：
通过上图可以看到对同一个图有多个框标定，需要去重，只需要保留一个
解决方案：对于使用同一个待检区域使用nms进行去掉重复的矩形框
3、使用nms对模板匹配出来的矩形框进行去掉临近重复的，代码如下：
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import cv2
import time
import numpy as np
def py_nms(dets, thresh):
"""pure python nms baseline."""
#x1、y1、x2、y2、以及score赋值
# （x1、y1）（x2、y2）为box的左上和右下角标
x1 = dets[:, 0]
y1 = dets[:, 1]
x2 = dets[:, 2]
y2 = dets[:, 3]
scores = dets[:, 4]
#每一个候选框的面积
areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)
#order是按照score降序排序的
order = scores.argsort()[::-1]
# print("order:",order)
keep = []
while order.size > 0:
i = order[0]
keep.append(i)
#计算当前概率最大矩形框与其他矩形框的相交框的坐标，会用到numpy的broadcast机制，得到的是向量
xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]])
yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]])
xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]])
yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]])
#计算相交框的面积,注意矩形框不相交时w或h算出来会是负数，用0代替
w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1)
h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1)
inter = w * h
#计算重叠度iou：重叠面积/（面积1+面积2-重叠面积）
ovr = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter)
#找到重叠度不高于阈值的矩形框索引
inds = np.where(ovr <= thresh)[0]
# print("inds:",inds)
#将order序列更新，由于前面得到的矩形框索引要比矩形框在原order序列中的索引小1，所以要把这个1加回来
order = order[inds + 1]
return keep
def template(img_gray,template_img,template_threshold):
'''
img_gray:待检测的灰度图片格式
template_img:模板小图，也是灰度化了
template_threshold:模板匹配的置信度
'''
h, w = template_img.shape[:2]
res = cv2.matchtemplate(img_gray, template_img, cv2.tm_ccoeff_normed)
start_time = time.time()
loc = np.where(res >= template_threshold)#大于模板阈值的目标坐标
score = res[res >= template_threshold]#大于模板阈值的目标置信度
#将模板数据坐标进行处理成左上角、右下角的格式
xmin = np.array(loc[1])
ymin = np.array(loc[0])
xmax = xmin+w
ymax = ymin+h
xmin = xmin.reshape(-1,1)#变成n行1列维度
xmax = xmax.reshape(-1,1)#变成n行1列维度
ymax = ymax.reshape(-1,1)#变成n行1列维度
ymin = ymin.reshape(-1,1)#变成n行1列维度
score = score.reshape(-1,1)#变成n行1列维度
data_hlist = []
data_hlist.append(xmin)
data_hlist.append(ymin)
data_hlist.append(xmax)
data_hlist.append(ymax)
data_hlist.append(score)
data_hstack = np.hstack(data_hlist)#将xmin、ymin、xmax、yamx、scores按照列进行拼接
thresh = 0.3#nms里面的iou交互比阈值
keep_dets = py_nms(data_hstack, thresh)
print("nms time:",time.time() - start_time)#打印数据处理到nms运行时间
dets = data_hstack[keep_dets]#最终的nms获得的矩形框
return dets
if __name__ == "__main__":
img_rgb = cv2.imread('mario.jpg')#需要检测的图片
img_gray = cv2.cvtcolor(img_rgb, cv2.color_bgr2gray)#转化成灰色
template_img = cv2.imread('mario_coin.jpg', 0)#模板小图
template_threshold = 0.8#模板置信度
dets = template(img_gray,template_img,template_threshold)
count = 0
for coord in dets:
cv2.rectangle(img_rgb, (int(coord[0]),int(coord[1])), (int(coord[2]),int(coord[3])), (0, 0, 255), 2)
cv2.imwrite("result.jpg",img_rgb)
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检测效果如下所示：
参考资料：
https://blog.csdn.net/qq_39507748/article/details/104598222
https://docs.opencv.org/3.4/d4/dc6/tutorial_py_template_matching.html
https://blog.csdn.net/mdjxy63/article/details/81037860
https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn/blob/master/lib/utils/nms.py
https://www.pyimagesearch.com/2015/02/16/faster-non-maximum-suppression-python/
到此这篇关于opencv模板匹配相同位置去除重复的框的文章就介绍到这了,更多相关opencv模板匹配内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/fengxinzioo/article/details/115837036