OpenCV目标检测(1)模板匹配函数matchTemplate()的使用

news2024/9/24 13:44:01

操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

算法描述

将一个模板与重叠的图像区域进行比较。
该函数在图像中滑动，使用指定的方法将大小为 $\times h$ 的重叠块与模板 templ 进行比较，并将比较结果存储在 result 中。TemplateMatchModes 描述了可用比较方法的公式（ $I$ 表示图像， $T$ 表示模板， $R$ 表示结果， $M$ 表示可选的掩码）。求和是在模板和/或图像块上进行的： $x^{'} = 0... w - 1, y^{'} = 0... h - 1$

函数完成比较后，可以使用 minMaxLoc 函数找到最佳匹配作为全局最小值（当使用 TM_SQDIFF 时）或最大值（当使用 TM_CCORR 或 TM_CCOEFF 时）。在彩色图像的情况下，模板在分子中的求和和分母中的每次求和都是在所有通道上进行的，并且每个通道使用单独的均值。也就是说，该函数可以接受一个彩色模板和一个彩色图像。结果仍然是一个单通道图像，这更容易分析。

OpenCV 中的 matchTemplate() 函数用于模板匹配，它可以在一幅图像中搜索另一个小图像（称为模板）的位置。该函数比较模板图像和输入图像中的所有位置，并返回一个灰度图，其中每个像素值表示模板与输入图像相应位置的匹配程度。

函数原型

void cv::matchTemplate	
(
	InputArray 	image,
	InputArray 	templ,
	OutputArray 	result,
	int 	method,
	InputArray 	mask = noArray() 
)

参数

参数image：正在其中进行搜索的图像。它必须是8位或32位浮点型。
参数templ：被搜索的模板。它必须不大于源图像，并且具有相同的数据类型。
参数result：比较结果的地图。它必须是单通道32位浮点型。如果 image 是 $W \times H$ ，而 templ 是
$\times h$ ，那么 result 是 $\times (H-h+1)$
参数method：指定比较方法的参数，参见 TemplateMatchModes。
参数mask：可选的掩码。它必须与 templ 具有相同的大小。它要么具有与模板相同的通道数，要么只有一个通道，后者则用于所有模板和图像通道。如果数据类型是 CV_8U，则掩码被视为二值掩码，这意味着只有掩码非零的元素被使用，并且它们的值保持不变，与实际掩码值无关（权重等于1）。对于数据类型 CV_32F，掩码值被用作权重。具体的公式在 TemplateMatchModes 中有记录。

代码示例


#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main( int argc, char** argv )
{
    cv::Mat img   = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/qiu.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE );
    cv::Mat templ = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/qiu2.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE );

    if ( img.empty() || templ.empty() )
    {
        std::cout << "Could not open or find the images!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 创建结果矩阵
    cv::Mat result;
    // 使用归一化互相关匹配法
    int method = cv::TM_SQDIFF_NORMED; 
    cv::matchTemplate( img, templ, result, cv::TM_SQDIFF );

    // 查找最大最小值及其位置
    // 查找最大最小值及其位置
    double minVal, maxVal;
    cv::Point minLoc, maxLoc;
    cv::Point matchLoc;
    cv::minMaxLoc( result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, cv::Mat() );

    // 根据所选的方法，找到最佳匹配位置
    
    if ( cv::TM_SQDIFF == method || cv::TM_SQDIFF_NORMED == method )
    {
        matchLoc = minLoc;  // 对于平方差匹配方法，使用最小值位置
    }
    else
    {
        matchLoc = maxLoc;  // 对于其他匹配方法，使用最大值位置
    }

    // 绘制矩形框标记匹配区域
    cv::Rect matchRect( matchLoc.x, matchLoc.y, templ.cols, templ.rows );
    cv::rectangle( img, matchRect, cv::Scalar::all( 0 ), 2, 8, 0 );

    // 显示结果
    cv::imshow( "Image", img );
    cv::imshow( "Result", result );
    cv::waitKey( 0 );

    return 0;
}