Python 如何在多个图像中找到一个模板？

我有一个模板和几个图像。所以问题是要找出这个模板是否在图像中。我写了一些循环，但我认为它不会返回布尔值

    for i in images:
        res = cv2.matchTemplate(i,templateDealer,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
        top_left = max_loc
        bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)
        cv2.rectangle(i, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)
        result.append(res)

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请帮助我制作…

matchTemplate

返回一个2D数组，其中包含每个像素位置的匹配值-模板与该位置的匹配程度。

cv2.minMaxLoc（res）

返回图像中最佳匹配的值和位置。当您直观地比较它时，它可能不是实际的匹配，但它是算法返回的最高值。您可以在多个图像上比较此最高值，最高值就是您要查找的图像。
注意：您不应该为此使用规范化算法，请使用

cv2.TM\u cceeff

而不是

cv2.TM\u cceeff\u NORMED

您需要做的是附加一个包含最高值及其位置的元组：

result.append（（最大值，最大位置））

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处理完所有图像后，找到最高的最大值，并使用它的最大位置绘制一个矩形，minMaxLoc将始终为您提供一些信息

这完全取决于你的任务。我能想到一些可能性

（1） 您正在查找N个图像中最可能出现的情况的1个图像

在本例中，跨一个方向连接所有图像。然后运行标准opencv tempalte matching和minmaxloc以找到最可能的loation

vis = np.concatenate((img1, img2), axis=0) # do it for N image if necessary

（2） 您只需要检查模板与所有N个图像的相似性

然后，您需要在minmax之后声明一个阈值，以查看其中是否有高于阈值的点，如果有返回1，如果没有返回0

def getBestMatch():
images = [
    cv2.imread('tmp/1.png'),
    cv2.imread('tmp/2.png'),
    cv2.imread('tmp/3.png'),
    cv2.imread('tmp/4.png'),
    cv2.imread('tmp/5.png'),
    cv2.imread('tmp/6.png')
]
template = cv2.imread('template.png')

result = []
for i in images:
    match = cv2.matchTemplate(i, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    _, confidence, _, _ = cv2.minMaxLoc(match)
    result.append(confidence)

posNum = result.index(max(result))
return posNum