Python Opencv发现图像不'；不存在于屏幕上

我尝试使用opencv在屏幕上搜索按钮的位置。若按钮存在于屏幕上，opencv工作完美，但它会返回一些=0 x，y，即使图像不存在。如何修复它

import cv2
def buttonlocation(image):
    im = ImageGrab.grab()
    im.save('screenshot.png')
    img = cv2.imread(image,0)
    img2 = img.copy()
    template = cv2.imread('screenshot.png',0)
    w,h = template.shape[::-1]
    meth = 'cv2.TM_SQDIFF'
    img = img2.copy()
    method = eval(meth)
    res = cv2.matchTemplate(img,template,method)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
    top_left = min_loc
    x,y = top_left
    return x,y

有关模板匹配过程的两个步骤的详细信息

R=cv2.matchTemplate（I，T，method）

计算图像

R

。该图像的每个像素

x，y

表示一个标记，这取决于模板

T

和

I

的子图像之间的相似性，从

x，y

开始。例如，如果应用方法

cv.TM_SQDIFF

，则标记计算为：

如果

R[x，y]

为空，则子图像

I[x:x+sxT，y:y+syT]

与模板

T

完全相同。

R[x，y]

越小，子图像越接近模板

cv2.minMaxLoc（R）

用于查找

R

的最小值。与

I

的任何其他子映像相比，

I

的相应子映像更接近模板

如果图像

I

不包含模板，则与

R

最小值对应的

I

子图像可能与

T

非常不同。但最小值反映了这一点事实上，

R

上的阈值可以作为决定模板是否在图像中的一种方法。

为阈值选择值是一项棘手的任务。它可以是

R

最大值的一小部分，也可以是R平均值的一小部分。模板大小的影响可以通过将

R

除以

sxT*syT

来讨论。例如，

R

的最大值取决于模板大小和图像类型。例如，对于CV_8UC3（无符号字符，3个通道），

R

的最大值为

255*3*sxT*syT

以下是一个例子：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg',eval('cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR'))
template = cv2.imread('template.jpg',eval('cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR'))

cv2.imshow('image',img)
#cv2.waitKey(0)
#cv2.destroyAllWindows()

meth = 'cv2.TM_SQDIFF'
method = eval(meth)
res = cv2.matchTemplate(img,template,method)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
top_left = min_loc
x,y = top_left
h,w,c=template.shape

print 'R='+str( min_val)
if min_val< h*w*3*(20*20):
    cv2.rectangle(img,min_loc,(min_loc[0] + w,min_loc[1] + h),(0,255,0),3)
else:
    print 'first template not found'

template = cv2.imread('template2.jpg',eval('cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR'))
res = cv2.matchTemplate(img,template,method)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
top_left = min_loc
x,y = top_left
h,w,c=template.shape

print 'R='+str( min_val)
if min_val< h*w*3*(20*20):
    cv2.rectangle(img,min_loc,(min_loc[0] + w,min_loc[1] + h),(0,0,255),3)
else:
    print 'second template not found'

cv2.imwrite( "result.jpg", img);

cv2.namedWindow('res',0)
cv2.imshow('res',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

导入cv2
img=cv2.imread（'image.jpg'，eval（'cv2.CV\u LOAD\u image\u COLOR'））
template=cv2.imread（'template.jpg'，eval（'cv2.CV\u LOAD\u IMAGE\u COLOR'））
cv2.imshow（“图像”，img）
#cv2.等待键（0）
#cv2.destroyAllWindows（）
meth='cv2.TM_SQDIFF'
方法=评估（方法）
res=cv2.matchTemplate（img，模板，方法）
最小值，最大值，最小位置，最大位置=cv2。最小最大位置（res）
左上=最小位置
x、 y=左上方
h、 w，c=模板形状
打印“R=”+str（最小值）
如果最小值

图像：

可以找到第一个模板：

找不到第二个模板：

结果是：

A就好了。。。