问题描述
我有一个 7-segment
图像和一个模板,我尝试进行模板匹配,但是提供的模板没有匹配,您能告诉我如何改进匹配吗?
- 模板是否应该与要在图像中检测到的所需图案 100% 相同?
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
R = cv2.imread('image.png')
R = cv2.Canny(R,50,200)
template = cv2.imread('templ.png',0)
template = cv2.Canny(template,200)
h,w = template.shape
res = cv2.matchTemplate(R,template,cv2.TM_CCOEFF_norMED)
threshold = 0.8
loc = np.where( res >= threshold)
for pt in zip(*loc):
cv2.rectangle(R,pt,(pt[0] + w,pt[1] + h),200,2)
plt.subplot(221)
plt.imshow(R,cmap='gray')
plt.subplot(222)
plt.imshow(template,cmap='gray')
plt.show()
解决方法
您的结果将取决于您用于模板匹配的方法,因为在您的情况下,这些值是二进制的(0 或 255),我希望互相关能很好地工作,我试过了,瞧:
似乎没有很好地记录每种方法的工作原理。
但是对于这些问题,一个很好的调试方法是查看匹配的结果以查看它给出最大值的位置,在您的情况下是 res 变量。
我遵循了 this 网站上的教程,我的最终代码是:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
R = cv2.imread('image.png')
R = cv2.Canny(R,50,200)
template = cv2.imread('templ.png',0)
template = cv2.Canny(template,200)
w,h = template.shape[::-1]
res = cv2.matchTemplate(R,template,cv2.TM_CCORR )
min_val,max_val,min_loc,max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[0] + w,top_left[1] + h)
cv2.rectangle(R,top_left,bottom_right,255,2)
cv2.imwrite( './result.png',R)
,
以高可靠性识别这些良好的二值化数字相当容易:在段的位置上设置 7 个感兴趣的区域并检查白色的数量。这会告诉您该段是打开还是关闭。