Python opencv模式匹配不起作用

我需要找到图像中的所有图像，对于此创意解决方案：

import cv2
import numpy as np

img_rgb = cv2.imread('source.png')
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
template = cv2.imread('block.png', 0)
w, h = template.shape[::-1]

res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF)

threshold = 0.8
loc = np.where(res >= threshold)

for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 0, 255), 2)

# cv2.imwrite('res.png', img_rgb)
cv2.imshow('output', img_rgb)
cv2.waitKey(0)

来源数据：

（来源）

（模板）

我试图使用此代码，但失败了

我现在看到的是：

我期望得到的是：

怎么了？ 我正在使用python 3.5和opencv 3.3.0.10

PS：非常有趣的事情，它工作完美，但只找到一个匹配项（最佳匹配项）

我绝对不是OpenCV的专家，它的各种模板匹配方法（尽管巧合的是我已经开始使用它）

然而，在您的示例中，有两件事情非常突出

您使用cv2.TM_CCOEFF方法，该方法给出的结果普遍高于0.8阈值。因此，图像中的每一处都匹配出一个巨大的红色矩形斑点。 如果要使用此方法，请尝试cv2.TM_CCOEFF_NORMED将结果归一化到1以下

但我最好的10分钟尝试是使用

method = cv2.TM_CCORR_NORMED

和背景

threshold = 0.512

给予

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但这并不令人满意，因为必须对阈值进行相当精确的“调整”，以消除大多数不匹配。毫无疑问，有更好的方法来获得更可靠的突出匹配。

调整阈值。此外，OpenCV的模板匹配不考虑alpha通道或掩码，这可能在您的任务中好得多。阈值调整将适用于具体图像，但我有不同类型的图像，需要通用解决方案编码您自己的模板匹配与alpha通道或掩码的支持。谢谢，我会为参与做很多尝试，但我会使用不同的图片，不能为每个图片调整阈值，所以解决方案还没有准备好。还有一件有趣的事情[此解决方案）效果完美，但只能找到一张图像而不是全部图像，请您更改此解决方案以查找所有图像好吗？我的技能太低，这很公平，我没有尝试为您生成完整的解决方案。您问我为什么会得到实心红色图像结果，这就是我的答案试图解释的。我认为此模板方法应该ld仍然可以很好地处理你的图像，但可能需要一些额外的研究来找出如何最好地应用它。