python - 带有 cvMatchTemplate 的图像中的图像 - 但如何？

Question

我想找出某个子图像出现在源图像的哪个位置（例如源图像：http: //i.pictr.com/6xg895m69q.png，子图像：http://i.pictr. com/jdaz9zwzej.png）。据我所知，有必要转换数组以使它们对 OpenCV “可读”，这是我尝试过的，但由于某种原因，它不起作用。到目前为止，这是我的代码：

 from PIL import Image
 import numpy
 from pylab import *
 import cv2
 import cv

 image = cv2.imread('source_img.jpg')
 template = cv2.imread('template_img.jpg')

 im = cv.fromarray(image)
 templ = cv.fromarray(template)
 result = numpy.zeros(shape=(1,10)) ##create a matrix with 0s
 a = cv.fromarray(result)
 cv.MatchTemplate(im, templ, a, cv.CV_TM_CCORR)
 print result
 print image

我的目标是在结果数组中写入子图像的坐标（数组的其余部分应保持值 0（我知道我的代码到现在都不会做到这一点）。这是错误消息，我在执行时得到编码：

OpenCV 错误：断言失败 (result.size() == cv::Size(std::abs(img.cols - templ.cols) + 1, std::abs(img.rows - templ.rows) + 1) && result.type() == CV_32F) 在 cvMatchTemplate，文件 /opt/local/var/macports/build/_opt_local_var_macports_sources_rsync.macports.org_release_tarballs_ports_graphics_opencv/opencv/work/OpenCV-2.4.3/modules/imgproc/src/templmatch.cpp ，第 376 行 Traceback（最近一次调用最后一次）：文件“/Users/strongbow/imagerecognition.py”，第 27 行，在 cv.MatchTemplate(im, templ, a, cv.CV_TM_CCORR) cv2.error: result.size() == cv::Size(std::abs(img.cols - templ.cols) + 1, std::abs(img.rows - templ.rows) + 1) && result.type() == CV_32F

我是 OpenCV 的新手，真的不知道如何处理这个错误消息。任何人的想法/指针怎么办？

Answer 1

import sys
import cv2
import numpy

img = cv2.imread(sys.argv[1])
template = cv2.imread(sys.argv[2])
th, tw = template.shape[:2]

result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCORR_NORMED)
threshold = 0.99
loc = numpy.where(result >= threshold)
for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(img, pt, (pt[0] + tw, pt[1] + th), 0, 2)

cv2.imwrite(sys.argv[3], img)

Answer 2

import cv2
from cv2 import cv

image = cv2.imread('1_tree.jpg')
template = cv2.imread('1_tree_detail.jpg')

values = cv2.matchTemplate(image, template, method=cv.CV_TM_SQDIFF)
best_fit_point = cv2.minMaxLoc(values)[2]
bottom_right = best_fit_point[0]+template.shape[0], best_fit_point[1]+template.shape[1]
cv2.rectangle(image, best_fit_point, bottom_right, (255,255,255))
cv2.imshow('tree',image)
cv2.imwrite('tree_match.jpg', image)
cv2.waitKey()