为什么OpenCV Templete匹配函数根本不准确

why opencv templete match function not accurate at all

本文关键字：不准确 函数 OpenCV Templete 为什么      更新时间：2023-10-16

我使用opencv templete匹配函数来判断一个图像在另一个图像中，templete图像只是原始图像的一部分屏幕截图.我在官方网站上使用演示是这样的：

#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
bool use_mask;
Mat img; Mat templ; Mat mask; Mat result;
const char* image_window = "Source Image";
const char* result_window = "Result window";
int match_method;
int max_Trackbar = 5;
void MatchingMethod( int, void* );
int main( int argc, char** argv )
{
if (argc < 3)
{
cout << "Not enough parameters" << endl;
cout << "Usage:n./MatchTemplate_Demo <image_name> <template_name> [<mask_name>]" << endl;
return -1;
}
img = imread( argv[1], IMREAD_COLOR );
templ = imread( argv[2], IMREAD_COLOR );
if(argc > 3) {
use_mask = true;
mask = imread( argv[3], IMREAD_COLOR );
}
if(img.empty() || templ.empty() || (use_mask && mask.empty()))
{
cout << "Can't read one of the images" << endl;
return -1;
}
namedWindow( image_window, WINDOW_AUTOSIZE );
namedWindow( result_window, WINDOW_AUTOSIZE );
const char* trackbar_label = "Method: n 0: SQDIFF n 1: SQDIFF NORMED n 2: TM CCORR n 3: TM CCORR NORMED n 4: TM COEFF n 5: TM COEFF NORMED";
createTrackbar( trackbar_label, image_window, &match_method, max_Trackbar, MatchingMethod );
MatchingMethod( 0, 0 );
waitKey(0);
return 0;
}
void MatchingMethod( int, void* )
{
Mat img_display;
img.copyTo( img_display );
int result_cols =  img.cols - templ.cols + 1;
int result_rows = img.rows - templ.rows + 1;
result.create( result_rows, result_cols, CV_32FC1 );
bool method_accepts_mask = (TM_SQDIFF == match_method || match_method == TM_CCORR_NORMED);
if (use_mask && method_accepts_mask)
{ matchTemplate( img, templ, result, match_method, mask); }
else
{ matchTemplate( img, templ, result, match_method); }
normalize( result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat() );
double minVal; double maxVal; Point minLoc; Point maxLoc;
Point matchLoc;
minMaxLoc( result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat() );
if( match_method  == TM_SQDIFF || match_method == TM_SQDIFF_NORMED )
{ matchLoc = minLoc; }
else
{ matchLoc = maxLoc; }
rectangle( img_display, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );
rectangle( result, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );
imshow( image_window, img_display );
imshow( result_window, result );
return;
}

但它不起作用，根本不准确，为什么？ 我使用OpenCV 4，并且我不更改演示中的任何代码。

有人可以帮助我吗？

我试过一次代码。确实，它不准确，也有很多错误的比赛。如果您在同一张图像中找到相同的内容，则可以获取模板的像素值，然后可以在图像上搜索这些像素值。适合的将是您的模板。学习图像像素值的方式是：

for(int i = 0; i < img.rows; i++)
{
for(int j = 0; j < img.cols; j++)
{
Vec3b bgr_values = img.at<Vec3b>(i, j);
//This bgr_values will give you the code of each pixel
}
}

模板匹配类似于一次性学习，它永远不会准确工作，因为您只使用一个图像作为参考。如果您只查找特定的模板，则可以使用基本的形态学opencv函数根据该对象开发算法。如果你需要准确的结果，也许你需要使用一些深度学习算法。我可以建议你YOLO这很容易使用，你可以看看这里

相关文章：