与 python-openCv 匹配的简单模板

Question

我正在尝试检测图像中的一些简单 'red patterns'。这是我遵循的算法： 1) 过滤掉所有其他颜色而不是 'red' 并创建黑白图像。我使用 'cvtColor' 和适当的掩码，然后我应用 'GaussianBlur' 来减少噪音。到目前为止一切都很好。

2) 我使用如下函数 'matchTemplate' 来检测图像中的 'arrow' 模板。

问题: 当 'arrow' 模板在照片中时，它被正确检测到。但是当它不在照片中时，算法会检测到其他一些错误的形状。有人可以修改代码，以便当箭头模板不在图片中时，不会检测到任何内容。这是我的代码：

    template = cv2.imread(address,0)
    w, h = template.shape[::-1]
    res = cv2.matchTemplate(self.image['blured'], template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    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(self.image['blured'],top_left, bottom_right, 255, 2)
    cv2.rectangle(self.image['normal'], top_left, bottom_right, 255,2)

结果如下：

错误检测：

我的模板图像，我从主照片中精确裁剪的：

有人能看出我的错误吗？我是图像处理的新手。提前致谢。

Answer 1

你必须看看你的 max_val 并设置一个阈值。

假设图像包含箭头时max_val为x1，图像不包含箭头时为x2，则应为x1 > x2。作为第一个暂定值，您可以选择 threshold=(x1+x2)/2，然后如果 max_val > threshold 则在图像中找到图案，否则找不到图案。

原因是matchTemplate

slides through image , compares the overlapped patches of size w \times hagainst templ using the specified method and stores the comparison results in result.

因此您的图像 res 将始终具有最大值，而不管图像中是否存在箭头。

Answer 2

非常感谢 Alessandro Jacopson。我修改了代码，通过这种方式解决了问题。这几乎是你提出的：

        template = cv2.imread(address,0)
        w, h = template.shape[::-1]
        res = cv2.matchTemplate(self.image['blured'], template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        threshold = 0.9
        loc = np.where( res >= threshold)
        for pt in zip(*loc[::-1]):
           cv2.rectangle(self.image['blured'], pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)
           cv2.rectangle(self.image['normal'], pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)

以这种方式检测到的模式非常准确。 新问题：对方向和旋转敏感。如果它是 rotated.for 大约 45 度的例子，它不会检测到模式。是否有任何参数我可以设置，并使算法找到模式，尽管它是旋转或缩放的？

与 python-openCv 匹配的简单模板

Simple template matching with python-openCv

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