c++ - 为什么opencv模板匹配功能根本不准确

Question

我使用opencv模板匹配功能来判断一个图像在另一个图像中，模板图像只是原始图像的一部分截图。我使用官方网站上的演示这样:

#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
bool use_mask;
Mat img; Mat templ; Mat mask; Mat result;
const char* image_window = "Source Image";
const char* result_window = "Result window";
int match_method;
int max_Trackbar = 5;
void MatchingMethod( int, void* );
int main( int argc, char** argv )
{
  if (argc < 3)
  {
    cout << "Not enough parameters" << endl;
    cout << "Usage:\n./MatchTemplate_Demo <image_name> <template_name> [<mask_name>]" << endl;
    return -1;
  }
  img = imread( argv[1], IMREAD_COLOR );
  templ = imread( argv[2], IMREAD_COLOR );
  if(argc > 3) {
    use_mask = true;
    mask = imread( argv[3], IMREAD_COLOR );
  }
  if(img.empty() || templ.empty() || (use_mask && mask.empty()))
  {
    cout << "Can't read one of the images" << endl;
    return -1;
  }
  namedWindow( image_window, WINDOW_AUTOSIZE );
  namedWindow( result_window, WINDOW_AUTOSIZE );
  const char* trackbar_label = "Method: \n 0: SQDIFF \n 1: SQDIFF NORMED \n 2: TM CCORR \n 3: TM CCORR NORMED \n 4: TM COEFF \n 5: TM COEFF NORMED";
  createTrackbar( trackbar_label, image_window, &match_method, max_Trackbar, MatchingMethod );
  MatchingMethod( 0, 0 );
  waitKey(0);
  return 0;
}
void MatchingMethod( int, void* )
{
  Mat img_display;
  img.copyTo( img_display );
  int result_cols =  img.cols - templ.cols + 1;
  int result_rows = img.rows - templ.rows + 1;
  result.create( result_rows, result_cols, CV_32FC1 );
  bool method_accepts_mask = (TM_SQDIFF == match_method || match_method == TM_CCORR_NORMED);
  if (use_mask && method_accepts_mask)
    { matchTemplate( img, templ, result, match_method, mask); }
  else
    { matchTemplate( img, templ, result, match_method); }
  normalize( result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat() );
  double minVal; double maxVal; Point minLoc; Point maxLoc;
  Point matchLoc;
  minMaxLoc( result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat() );
  if( match_method  == TM_SQDIFF || match_method == TM_SQDIFF_NORMED )
    { matchLoc = minLoc; }
  else
    { matchLoc = maxLoc; }
  rectangle( img_display, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );
  rectangle( result, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );
  imshow( image_window, img_display );
  imshow( result_window, result );
  return;
}

但它不起作用，根本不准确，为什么？我使用opencv 4，并且我没有更改演示中的任何代码。

任何人都可以帮助我吗？

Answer 1

我试过那个代码一次。确实，它不准确，而且也有很多错误的匹配。如果您会在同一张图像中找到相同的东西，您可以获取模板的像素值，然后您可以在图像上搜索这些像素值。合适的将是您的模板。学习图像像素值的方法是:

  for(int i = 0; i < img.rows; i++)
{
    for(int j = 0; j < img.cols; j++)
    {
        Vec3b bgr_values = img.at<Vec3b>(i, j);
        //This bgr_values will give you the code of each pixel
    }
}

模板匹配类似于一次性学习，因为您只使用一张图像作为引用，所以它永远不会准确地工作。如果您只寻找一个特定的模板，您可以使用基本的形态学 opencv 函数根据该对象开发一种算法。如果您需要准确的结果，可能需要使用一些深度学习算法。我可以给你推荐一个好用的YOLO，你可以看看 here