如何使用python在另一个图像中查找图像

我试图使用python来确定一个（小）图像是否在另一个（大）图像中

在我完全走入歧途之前，有什么建议吗

/编辑：好的，一些想法：我正在使用PIL，我正在将每个图像转换为“p”模式，这样我可以将每个像素作为一个整数进行比较。我正在尝试实现类似于Boyer–Moore字符串搜索或Knuth–Morris–Pratt算法的东西，但是在二维中

也许这会有所帮助：我们正在搜索的不是XXXABCXXX中的

ABC（答案=4）

ABC    
DEF    
GHI    

在

XXXXX        
XABCX        
XDEFX       
XGHIX    
XXXXX  

（答案=（2,2））
是否使用OpenCV，请参见
match\u by\u template
如何工作，然后使用Python OpenCV绑定执行相同的操作。在没有OpenCV的情况下进行操作应该很困难，请查看OpenCV文档，搜索模板匹配等。
编辑：好的，下面是一个简单的方法：

import Image, numpy

def subimg(img1,img2):
    img1=numpy.asarray(img1)
    img2=numpy.asarray(img2)

    #img1=numpy.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
    #img2=numpy.array([[0,0,0,0,0],[0,1,2,3,0],[0,4,5,6,0],[0,7,8,9,0],[0,0,0,0,0]])

    img1y=img1.shape[0]
    img1x=img1.shape[1]

    img2y=img2.shape[0]
    img2x=img2.shape[1]

    stopy=img2y-img1y+1
    stopx=img2x-img1x+1

    for x1 in range(0,stopx):
        for y1 in range(0,stopy):
            x2=x1+img1x
            y2=y1+img1y

            pic=img2[y1:y2,x1:x2]
            test=pic==img1

            if test.all():
                return x1, y1

    return False

small=Image.open('small.tif')
big=Image.open('big.tif')

print subimg(small, big)

它工作得很好，但我想加快速度。我认为关键在于数组“test”，我们可以使用它跳过图像中的一些位置

编辑2：确保使用无丢失格式的图像来测试此功能

在
Mac
，安装枕头，然后从PIL导入图像
我知道有点晚了，但您可以使用Boyer Moore在大图像的每一行中搜索小图像的第一行。当你找到一个匹配的时候，你就有了X和Y的位置，你只需要检查较小图像的剩余线条是否匹配较大图像的剩余线条，从位置X和Y+1,2,3开始，。。。在第一行中，继续搜索第一行。我不认为你能比这更快。
请看我对类似问题的回答。从PIL到numpy的转换是直接进行的，例如，只需使用
np.array（pilimage）
pyautogui
模块使用
pyautogui.locate（小图像，大图像）
方法，该方法返回4个整数元组：
（左、上、宽、高）
你是在精确地寻找小图像，还是可以旋转/倾斜/缩放图像等？扎克，你解决过这个问题吗？我也在同一条船上，对吗now@mikew除了我在下面发布的幼稚算法，我从未解决过这个问题。我怀疑你可以用OpenCV解决这个问题，但我从未找到任何示例代码。我仍然有兴趣在纯python中看到一个好的解决方案。因为这是谷歌目前最热门的搜索结果，未来的观众可能会对a感兴趣。我也非常欣赏一个如何在2d空间中使用Boyer Moore（-Horspool）的例子。实际上，这个答案只在X平面上的一维上进行优化。您正在使用B-M加速横向搜索的搜索，方法是切换到。但是你在真实的层面上做着天真的探索，因为你永远不会向下移动。不过，这是非常直观的，而且肯定是一种改进