如何识别与查询图像模板匹配的图像中的不同颜色的对象？

Question

import numpy as np
import cv2
import os

dir = 'C:\\Project\\Interview Packet'
os.chdir(dir)

image = cv2.imread('us_flag_color.png')
template = cv2.imread('mask.png')

imageGray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
templateGray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

template = cv2.Canny(template, 50, 200)

result = cv2.matchTemplate(imageGray, templateGray, cv2.TM_SQDIFF)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)

w, h = template.shape[:2]
threshold = 0.8*max_val
loc = np.where( result >= threshold)
for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)

cv2.imwrite("res.png", image)

我有一面带有星星的美国国旗和一张黑色星星的面具图像。使用掩模图像我想检测美国国旗中的所有星星，尽管颜色不同。当我使用上面的代码时，我只能得到标记为白色的星星，如下图所示。

红色的方框下面有一颗彩色黑色的星星与掩模图像中的星形相匹配。我猜这是因为我使用灰色图像来识别这些星星。如下所示，彩色星星在灰化过程中褪色，算法无法将它们与背景颜色区分开来。

原始图片张贴在下面：

• 面具：
• us flag：

Answer 1

通常，我在HSV颜色空间中处理带有颜色信息的图像。我分析了RGB和HSV中的不同渠道，发现V渠道最适合这个问题。

BGR：

HSV：

然后进行模板匹配，我明白了：

我想也许使用findContours也可以完成这项工作。