Python 如何将透明png遮罩与其他图片匹配？

我对图像识别技术还不熟悉，所以请温柔一点：-）。 目前，我希望将一个文件与屏幕截图相匹配： [右键单击任意图像并在“新建”选项卡中打开以查看更大的版本]

• 屏幕截图（图像形状：370x370x3）：

• 匹配对象：（有4种不同的类型，每种都有两种变体；一种是普通的，另一种是闪亮的）（图像形状：256x256x4）

从元数据中，我已经可以归纳出可能的匹配项（仅供参考：文件以“pokemon_icon_585*”开头）

我一直想弄清楚的是如何“看到”它是哪一个。（即：最有可能的）。 我一直在做的事情：

图像的“中心”是x/2，y*（2/3）。因此，这也使得检测更相关的点变得更容易。我一直在想如何根据距离中心的距离，用重量来检查颜色。在那里运气不太好——可能是因为我的知识有限

通过OpenCV（ORB_create）+匹配（FBMatcher）进行特征检测（找到的匹配项不正确匹配——例如，耳朵与脚匹配，但顶部匹配项本身都位于动物身上，因此可能可用）：

我一直在试图弄清楚如何应用遮罩（由png拍摄并通过转换应用到屏幕抓图上）。这将使我能够删除背景，这样就不会干扰检测

下一步是比较整体特征/颜色

所以在上面的列表中，我一直在努力寻找关于3的信息。我可以搜索什么？我应该使用哪些库/方法？第四步呢？你会怎么做？ 正如你可以从截图和要匹配的“模板”中看到的，它们与人类非常相似。但是他们有点改变了。至于匹配：截图1和2应该匹配模板7，截图3和4应该匹配模板5

当然，如果我的方法是错误的，请告诉我你将如何处理一些关键字！那太好了

我现在要做的是创建一个位掩码来移除背景：

# Read it
img1 = cv2.imread('kkgbgwwpwu04ji.png')
# Find the edges
edges = cv2.Canny(img1, 100, 200)

# Remove the horizontal line at the bottom:
horizontal_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (25,1))
detected_lines = cv2.morphologyEx(edges.copy(), cv2.MORPH_OPEN, horizontal_kernel, iterations=2)
cnts, _ = cv2.findContours(detected_lines, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
img2 = edges.copy()
for c in cnts:
    cv2.drawContours(img2, [c], -1, (0,0,0), 2)

final = np.vstack([edges[:x1], img2[x1:x2], edges[x2:]])

# Get a bitmask
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(edges.copy(), cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=10)

但是如何去除顶部的弧线呢？ 我知道我可以剪掉这张照片，但有些口袋妖怪非常大，因此也会被剪掉

这是最终决定：

这是面具：

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假设图像大小相同，请参见matchTemplate（）。它允许使用掩码来避免在掩码为黑色的情况下进行处理。据我所知，matchTemplate意味着模板应该是完全匹配的。这不是在这种情况下。张贴更多的照片，然后。我们需要了解你的情况。我希望您没有处理缩略图大小的数据。matchTemplate不需要精确匹配，但它不能很好地处理可变形对象或视点更改。。。那些口袋妖怪可能会在屏幕上移动。谢谢你的评论@ChristophRackwitz。我用更多的图片和信息更新了我的帖子。希望这能帮助你帮助我；-）啊好。模型看起来是静态的，只是颜色不同。我会尝试获得梯度（拉普拉斯），将其转换为灰度，然后使用这些表示进行比较。matchTemplate应该可以找到模板的位置，或者如果您已经确切知道模板的位置，请使用简单的绝对差和或类似方法。假设图像大小相同，请参阅matchTemplate（）。它允许使用掩码来避免在掩码为黑色的情况下进行处理。据我所知，matchTemplate意味着模板应该是完全匹配的。这不是在这种情况下。张贴更多的照片，然后。我们需要了解你的情况。我希望您没有处理缩略图大小的数据。matchTemplate不需要精确匹配，但它不能很好地处理可变形对象或视点更改。。。那些口袋妖怪可能会在屏幕上移动。谢谢你的评论@ChristophRackwitz。我用更多的图片和信息更新了我的帖子。希望这能帮助你帮助我；-）啊好。模型看起来是静态的，只是颜色不同。我会尝试获得梯度（拉普拉斯），将其转换为灰度，然后使用这些表示进行比较。matchTemplate应该能够找到模板的位置，或者如果您已经确切知道模板的位置，请使用简单的绝对差和或类似的方法。