Question

我是图像处理的新手，我学习了模板匹配，我从OpenCV得到了一些帮助，但我不了解某些代码行，这里是代码

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img_rgb = cv2.imread('mario.png')
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
template = cv2.imread('coin.png', 0)
w, h = template.shape[::-1]
count = 0

res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8
loc = np.where(res >= threshold)
for pt in zip(*loc[::-1]):
    count += 1
    cv2.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)

cv2.imwrite('res.png', img_rgb)
print(count)

目标是模板匹配超级马里奥地图中的硬币我的问题：
1.在循环for pt in zip(*loc[::-1]):中，当我打印其打印65时，我放置计数器，而硬币只有19 2.变量threshold=0.8的功能是什么，当我更改值时，结果图像会发生变化。

任何人都可以帮我回答我的问题吗？提前谢谢。

Answer 1

阈值0.8表示匹配应至少为模板图像的80％和感兴趣的源区域。因此如果它大于805则是硬币。如果你降低门槛，假阳性结果会增加，即使它不是硬币。

for Zip中的pt（* loc [:: - 1]）：此命令用于值大于阈值的点。 zip是所有这些点的容器，它将迭代到所有这些点，并在这个封闭的实体周围绘制矩形，即硬币。

希望这有助于理解：）

Answer 2

阈值= 0.8根据您正在处理的图像的亮度而有效。如果您的图像上的灯光适当，则阈值> 0.8将起作用，但大多数在相机中图像亮度变化，因此亮度> 0.65可以工作。为了匹配更多的积分，你必须降低你的门槛值。

使用OpenCV + Python进行模板匹配

2 个答案: