OpenCV和Python中多个源图像的模板匹配

下面是Python和OpenCV中使用模板匹配进行图像检测的代码

import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread('photo.jpg')

template = cv2.imread('template.jpg')

# resize images
image = cv2.resize(image, (0,0), fx=0.5, fy=0.5) 
template = cv2.resize(template, (0,0), fx=0.5, fy=0.5) 

# Convert to grayscale
imageGray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
templateGray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Find template
result = cv2.matchTemplate(imageGray,templateGray, cv2.TM_CCOEFF)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
top_left = max_loc
h,w = templateGray.shape
bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)
cv2.rectangle(image,top_left, bottom_right,(0,0,255),4)

# Show result
cv2.imshow("Template", template)
cv2.imshow("Result", image)

cv2.moveWindow("Template", 10, 50);
cv2.moveWindow("Result", 150, 50);

cv2.waitKey(0)

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我想知道如何使用多个源图像执行该程序？

假设您指的是多个模板图像，下面是我尝试过的一些方法

import cv2
import numpy as np
import glob

#empty list to store template images
template_data=[]
#make a list of all template images from a directory
files1= glob.glob('your\\template images\\template*.png')

for myfile in files1:
    image = cv2.imread(myfile,0)
    template_data.append(image)

test_image=cv2.imread('you\\testimage\\testimage.png')
test_image= cv2.cvtColor(test_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#loop for matching
for tmp in template_data:
    (tH, tW) = tmp.shape[:2]
    cv2.imshow("Template", tmp)
    cv2.waitKey(1000)
    cv2.destroyAllWindows()
    result = cv2.matchTemplate(test_image, tmp, cv2.TM_CCOEFF)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
    top_left = max_loc
    bottom_right = (top_left[0] + tW, top_left[1] + tH)
    cv2.rectangle(test_image,top_left, bottom_right,255, 2)

cv2.imshow('Result',test_image)
cv2.waitKey(0)

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假设你指的是多个模板图像，下面是我尝试过的一些东西

import cv2
import numpy as np
import glob

#empty list to store template images
template_data=[]
#make a list of all template images from a directory
files1= glob.glob('your\\template images\\template*.png')

for myfile in files1:
    image = cv2.imread(myfile,0)
    template_data.append(image)

test_image=cv2.imread('you\\testimage\\testimage.png')
test_image= cv2.cvtColor(test_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#loop for matching
for tmp in template_data:
    (tH, tW) = tmp.shape[:2]
    cv2.imshow("Template", tmp)
    cv2.waitKey(1000)
    cv2.destroyAllWindows()
    result = cv2.matchTemplate(test_image, tmp, cv2.TM_CCOEFF)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
    top_left = max_loc
    bottom_right = (top_left[0] + tW, top_left[1] + tH)
    cv2.rectangle(test_image,top_left, bottom_right,255, 2)

cv2.imshow('Result',test_image)
cv2.waitKey(0)

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将图像加载到容器并循环？您的代码需要更好的格式。你的问题内容不需要使用引号，因为它不是引号。从你的要求来看，似乎你想让我们为你写一个for循环？还不清楚是将源作为模板还是将源作为与模板相比的图像。我已修复了代码格式。将图像加载到容器并循环？您的代码需要更好的格式。你的问题内容不需要使用引号，因为它不是引号。从你的要求来看，似乎你想让我们为你写一个for循环？还不清楚是否将源作为模板或源作为图像与模板进行比较。我已经修复了代码格式化。要考虑的是，虽然这很好，但它有一个开销，在整个源图像上再次匹配模板，每次您想得到另一个匹配时，而不是匹配一次，只查找和计算结果匹配。要考虑的是，虽然这很好，它有一个开销再次匹配模板在整个源图像，每次你想得到另一个匹配，而不是匹配一次，查找和计算结果匹配。