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好吧，我一直想知道在图像/模板中查找变形子图像的好方法是什么。目前我正在使用 cv2.matchTemplate，它有时会起作用，它取决于给定的容差级别和背景“噪音”：其他对象可能相似，因此如果容差返回结果是高。

当前的算法是这样的（伪）/只返回一个匹配项（多匹配项类似——这是这个问题的实际情况）：

haystack = im.read("stack.bmp")
image = Image.open("im.bmp")
MATCH = []
PIL_rotateImage for 0 to 360: # You get the point..
    image = np.array(rotatedImage)
    result = cv2.matchTemplate(image, haystack, algorithm) #algorithm: CCOEFF_NORMED
    resultMax = result.max()
    y,x = np.unravel_index(result.argmax(), result.shape)
    MATCH.append([resultMax, (x,y)])

Best_match = sorted(MATCH, key=itemgetter(0))[0] 
if Best_match[0] < minval: return False
*.....*

假设您有一个包含变形（部分和/或旋转）子图像的模板，它是完全相同的图像（对于人眼）：

  1. 物体可以旋转
  2. 对象可以是部分的（但在可容忍的水平 - 例如：60%）
  3. 颜色并不总是相同的，而是相似的。（有一个比较颜色的算法）
  4. 对象并不总是在那里...
  5. 物体可能有点变形：一些像素可能“错位”
  6. 有些东西可能会被遗忘：但总的来说：变形。

我也尝试过迭代列表，但这显然很慢，我这样做的方式只是检查一些第一个/最后一个或中心像素是否相同.. <- 当然不适用于查找部分，或旋转的物体。

一个小图片（例子）来支持我的写作，帮助你理解：只是一个例子！

问：有没有人有任何提示、伪代码或实际代码如何解决这个问题？可以让我开始的东西，因为我经常迷路。

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