与skimage匹配的模板：为什么输出尺寸与输入尺寸相同？

Question

在模板与Python库skimage匹配的this tutorial中，有一些简单的示例代码：

import numpy as np

from skimage import data
from skimage.feature import match_template

image = data.coins()
coin = image[170:220, 75:130]

result = match_template(image, coin)

当我运行时，result似乎对应于输入图像，但尺寸略有不同：

>>> image.shape
(303, 384)
>>> result.shape
(254, 330)

为什么会这样？如何使result的像素与输入image的像素相对应？

Answer 1

结果较小，因为图像内部可能定位的位置数量（图像边界不重叠）小于图像中所有像素的数量。例如，如果您尝试将模板的左上角与图像中的每个像素对齐，那么当您接近图像的下/右部分时，模板将“泄漏”出图像。 match_template函数有一个特殊参数pad_input（和相关参数mode，constant_values），允许在图像边框上填充，以便模板可以在那里匹配