OpenCV-Python之模板匹配

模板匹配顾名思义，及给定模板在目标图像中滑动模板，在图像中匹配与模板最为相似的区域，所以模板匹配并不是基于直方图的技术
主要由MatchTemplate（）函数完成
OpenCV提供了六种图像匹配的方法，需要多次试验来寻找速度和精度的最佳方案

import cv2 as cv
import  numpy as npdef template_demo():template = cv.imread('./data/football.png', 1)target = cv.imread('./data/messi5.jpg', 1)cv.imshow('template image', template)cv.imshow('target image', target)methods = [cv.TM_SQDIFF_NORMED, cv.TM_CCOEFF_NORMED, cv.TM_CCORR_NORMED]th, tw = template.shape[:2]for md in methods:print(md)result =cv.matchTemplate(target, template, md)min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(result)if md == cv.TM_SQDIFF_NORMED:tl = min_locelse:tl = max_locbr = (tl[0]+tw, tl[1]+th)cv.rectangle(target, tl, br, (0, 0, 255), 2)cv.imshow('match'+np.str(md), target)template_demo()
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

挑选三种匹配方法比较如下：

三种效果貌似差不多。
下面输出result结果，观察图片发现，result的长宽都减去了一个模板的长度。
如何输出result呢，将结尾target改为result即可。

观察得知确实result比原图长宽都少了一个模板的长度

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