OpenCV开发笔记（五十三）：红胖子8分钟带你深刻了解模板匹配识别（图文并茂+浅显易懂+程序源码）
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前言
红胖子来也！！！ui
模板匹配识别是传统识别的方式之一，纯靠计算力去进行类似度匹配。.net
实际在使用模板匹配时可能要须要结合其余算法予以辅助，能提升识别的精度。code
Demo
模板匹配
概述
模板匹配是在一幅图像中寻找另外一幅图模板图像的技术。视频
原理
模板匹配的原理其实就是将模板在匹配的图像上，从上至下，从左至右按照一个像素点步进去匹配类似度，全部的东西遍历后，获得全部类似度。blog
此处，特别注意，类似度的匹配是有多种方式的，根据不一样的方式去匹配不一样的类似度，主要有如下方式：图片
平方差匹配法：TM_SQDIFF
这类方法是对每一个像素利用平方差来进行匹配，最好匹配为0，匹配越差匹配值则越大。
归一化平方差匹配法：TM_SQDIFF_NORMED
这类方法是先平方差后再归一化。
相关匹配法：TM_CCORR
这类方法采用模板和图像间的乘法操做，数值越大表示匹配程度越高，0表示最坏的匹配。
归一化相关匹配法：TM_CCORR_NORMED
系数匹配法：TM_CCOEFF
这类方法将模板对其均值的相对值与图像对其均值的相关知识进行匹配，1表示彻底匹配，-1表示不匹配，0表示没有任何相关性。
归一化系数匹配法：TM_CCOEFF_NORMED
模板匹配函数原型
void matchTemplate( InputArray image,
InputArray templ,
OutputArray result,
int method,
InputArray mask = noArray() );
- 参数一：InputArray类型的image，运行搜索的图像。它必须是8位或32位浮点。；
- 参数二：InputArray类型的templ，模板搜索模板。它不能大于源映像，而且具备相同的数据类型；
- 参数三：OutputArray类型的result，比较结果的结果图，result图像中的每个点的值表明了一次类似度比较结果。它必须是单通道32位浮点，若是图像尺寸是W x H而templ尺寸是w x h，则此参数result必定是（W-w+1）x（H-h+1）。
- 参数四：int类型的method，指定的匹配方法，以下表：
- 参数五：InputArray类型的mask，默认noArray()，搜索模板的掩码。它必须与temp具备相同的数据类型和大小。它是默认不设置。目前，只支持规范化的方法。
获取单通道矩阵中最大点、最小点的值和下标
void minMaxLoc(const SparseMat& a,
double* minVal,
double* maxVal,
int* minIdx = 0,
int* maxIdx = 0);
void minMaxLoc(InputArray src,
double* minVal,
double* maxVal = 0,
Point* minLoc = 0,
Point* maxLoc = 0,
InputArray mask = noArray());
- 参数一：InputArray类型的src，实际输入是单通道mat；
- 参数二：double*类型的minVal，返回最小值；
- 参数三：double*类型的maxVal，返回最大值，容许为0则不输出；
- 参数四：Point*类型的minIdx，返回最小值的点位置，容许为0则不输出；
- 参数五：Point*类型的maxIdx，返回最大值的点位置，容许为0则不输出；
- 参数六：InputArray类型的mask，掩码用于选择子数组的可选掩码；
Demo涉及其余相关技术
OpenCV操做视频，请查看博文：《OpenCV开发笔记（四）：OpenCV图片和视频数据的读取与存储》
OpenCV绘制图形，请查看博文：《OpenCV开发笔记（七）：OpenCV基础图形绘制》
Demo源码
void OpenCVManager::testMatchTemplate()
{
QString fileName1 = "E:/testFile/templ2.jpg";
cv::Mat srcMat = cv::imread(fileName1.toStdString());
cv::String windowName = _windowTitle.toStdString();
cvui::init(windowName);
cv::Mat windowMat = cv::Mat(cv::Size(700, 900),
srcMat.type());
cv::VideoCapture videoCapture;
videoCapture.open("E:/testFile/test.avi");
cv::Mat mat;
cv::Mat dstMat;
int currentIndex = 0;
while(true)
{
// 刷新全图黑色
windowMat = cv::Scalar(0, 0, 0);
currentIndex = videoCapture.get(cv::CAP_PROP_POS_FRAMES);
videoCapture >> mat;
if(!mat.empty())
{
dstMat = mat.clone();
// 模板头像
mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 0, srcMat.rows * 1),
cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));
cv::addWeighted(mat, 0.0f, srcMat, 1.0f, 0.0f, mat);
// 模板
cv::Mat result;
// 平方差匹配法
{
cv::matchTemplate(dstMat, srcMat, result, cv::TM_SQDIFF);
// 获取结果中的最大值、最小值的下标和对应值
double minVal, maxVal;
cv::Point minIdx, maxIdx;
cv::minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minIdx, &maxIdx);
cv::rectangle(dstMat,
cv::Rect(minIdx.x,
minIdx.y,
srcMat.cols,
srcMat.rows),
cv::Scalar(0, 0, 255));
cvui::printf(windowMat,
srcMat.cols * 0,
srcMat.rows * 1 + dstMat.rows + 30 * 0,
0.5f,
0xFF0000,
"TM_SQDIFF minVal = %f",
minVal);
}
// 归一平方差匹配法
{
cv::matchTemplate(dstMat, srcMat, result, cv::TM_SQDIFF_NORMED);
// 获取结果中的最大值、最小值的下标和对应值
double minVal, maxVal;
cv::Point minIdx, maxIdx;
cv::minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minIdx, &maxIdx);
cv::rectangle(dstMat,
cv::Rect(minIdx.x,
minIdx.y,
srcMat.cols,
srcMat.rows),
cv::Scalar(0, 255, 0));
cvui::printf(windowMat,
srcMat.cols * 0,
srcMat.rows * 1 + dstMat.rows + 30 * 1,
0.5f,
0x00FF00,
"TM_SQDIFF_NORMED minVal = %f",
minVal);
}
// 相关匹配法
{
cv::matchTemplate(dstMat, srcMat, result, cv::TM_CCORR);
// 获取结果中的最大值、最小值的下标和对应值
double minVal, maxVal;
cv::Point minIdx, maxIdx;
cv::minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minIdx, &maxIdx);
cv::rectangle(dstMat,
cv::Rect(maxIdx.x,
maxIdx.y,
srcMat.cols,
srcMat.rows),
cv::Scalar(255, 0, 0));
cvui::printf(windowMat,
srcMat.cols * 0,
srcMat.rows * 1 + dstMat.rows + 30 * 2,
0.5f,
0x0000FF,
"TM_CCORR maxVal = %f",
maxVal);
}
// 归一相关匹配法
{
cv::matchTemplate(dstMat, srcMat, result, cv::TM_CCORR_NORMED);
// 获取结果中的最大值、最小值的下标和对应值
double minVal, maxVal;
cv::Point minIdx, maxIdx;
cv::minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minIdx, &maxIdx);
cv::rectangle(dstMat,
cv::Rect(maxIdx.x,
maxIdx.y,
srcMat.cols,
srcMat.rows),
cv::Scalar(255, 255, 0));
cvui::printf(windowMat,
srcMat.cols * 0,
srcMat.rows * 1 + dstMat.rows + 30 * 3,
0.5f,
0x00FFFF,
"TM_CCORR maxVal = %f",
maxVal);
}
// 系数匹配法
{
cv::matchTemplate(dstMat, srcMat, result, cv::TM_CCOEFF);
// 获取结果中的最大值、最小值的下标和对应值
double minVal, maxVal;
cv::Point minIdx, maxIdx;
cv::minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minIdx, &maxIdx);
cv::rectangle(dstMat,
cv::Rect(maxIdx.x,
maxIdx.y,
srcMat.cols,
srcMat.rows),
cv::Scalar(255, 0, 255));
cvui::printf(windowMat,
srcMat.cols * 0,
srcMat.rows * 1 + dstMat.rows + 30 * 4,
0.5f,
0xFF00FF,
"TM_CCOEFF maxVal = %f",
maxVal);
}
// 系数匹配法匹配法
{
cv::matchTemplate(dstMat, srcMat, result, cv::TM_CCOEFF_NORMED);
// 获取结果中的最大值、最小值的下标和对应值
double minVal, maxVal;
cv::Point minIdx, maxIdx;
cv::minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minIdx, &maxIdx);
cv::rectangle(dstMat,
cv::Rect(maxIdx.x,
maxIdx.y,
srcMat.cols,
srcMat.rows),
cv::Scalar(255, 255, 255));
cvui::printf(windowMat,
srcMat.cols * 0,
srcMat.rows * 1 + dstMat.rows + 30 * 5,
0.5f,
0xFFFFFF,
"TM_CCOEFF_NORMED maxVal = %f",
maxVal);
}
// 视频复制
mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 1, srcMat.rows * 1 + dstMat.rows),
cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 0 + dstMat.cols));
cv::addWeighted(mat, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, mat);
}
qDebug() << __FILE__ << __LINE__ << currentIndex;
// 更新
cvui::update();
// 显示
cv::imshow(windowName, windowMat);
// esc键退出
int key = cv::waitKey(0);
switch (key) {
case 97: // 'a' 往前一帧
currentIndex--;
if(currentIndex < 0)
{
currentIndex = 0;
}
videoCapture.set(cv::CAP_PROP_POS_FRAMES, currentIndex);
break;
case 115: // ‘s’ 日后一帧
break;
default:
break;
}
if(key == 27)
{
break;
}
}
}
工程模板：对应版本号v1.48.0
对应版本号v1.48.0
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