作用有局限性，必須在指定的環(huán)境下，才能匹配成功，是受到很多因素的影響，所以有一定的適應(yīng)性

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模板匹配是一種最原始、最基本的模式識別方法，研究某一特定對象物的圖案位于圖像的什么地方，進而識別對象物，這就是一個匹配問題。
它是圖像處理中最基本、最常用的匹配方法。
模板匹配具有自身的局限性，主要表現(xiàn)在它只能進行平行移動，若原圖像中的匹配目標(biāo)發(fā)生旋轉(zhuǎn)或大小變化，該算法無效。

模板匹配就是在整個圖像區(qū)域發(fā)現(xiàn)與給定子圖像匹配的小塊區(qū)域[/code]

工作原理：在待檢測圖像上，從左到右，從上向下計算模板圖像與重疊子圖像的匹配度，匹配程度越大，兩者相同的可能性越大。

代碼實現(xiàn)：

import cv2 as cv
import numpy as np

def template_demo():
  tpl = cv.imread("./temp.png")
  target = cv.imread("./1.png")
  cv.imshow("template image",tpl)
  cv.imshow("target image",target)
  methods = [cv.TM_SQDIFF_NORMED,cv.TM_CCORR_NORMED,cv.TM_CCOEFF_NORMED]　　#各種匹配算法
  th,tw = tpl.shape[:2]　　#獲取模板圖像的高寬
  for md in methods:
    result = cv.matchTemplate(target,tpl,md)
    # result是我們各種算法下匹配后的圖像
    # cv.imshow("%s"%md,result)
    #獲取的是每種公式中計算出來的值，每個像素點都對應(yīng)一個值
    min_val,max_val,min_loc,max_loc = cv.minMaxLoc(result)
    if md == cv.TM_SQDIFF_NORMED:
      tl = min_loc  #tl是左上角點
    else:
      tl = max_loc
    br = (tl[0]+tw,tl[1]+th)  #右下點
    cv.rectangle(target,tl,br,(0,0,255),2)　　#畫矩形
    cv.imshow("match-%s"%md,target)


src = cv.imread("./1.png") #讀取圖片
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)  #創(chuàng)建GUI窗口,形式為自適應(yīng)
cv.imshow("input image",src)  #通過名字將圖像和窗口聯(lián)系
template_demo()
cv.waitKey(0)  #等待用戶操作，里面等待參數(shù)是毫秒，我們填寫0，代表是永遠(yuǎn)，等待用戶操作
cv.destroyAllWindows() #銷毀所有窗口

網(wǎng)站標(biāo)題：OpenCV模板匹配matchTemplate的實現(xiàn)-創(chuàng)新互聯(lián)
文章轉(zhuǎn)載：http://weahome.cn/article/dgposs.html