多模板匹配

在上一篇的实战中，我们通过人物眼睛的子图，找出了其在图像中出现位置。但是，有些情况下，并不仅仅只有一次，比如我们讲解傅里叶变换时，曾介绍一张草原的狮子图。如果匹配某个草，可能单个图像内会有很多，这个时候就要找出多个匹配结果。

而函数cv2.minMaxLoc()仅仅能找出最值，无法给出所有匹配区域的位置信息。所以，要想匹配多个结果，就需要进行如下4个步骤：

获取匹配位置的集合

首先，Numpy库中的函数where()能够获取模板匹配位置的集合。对于不同的输入，其返回值是不同的。

1. 当输入是一维数组时，返回值是一维索引，只是一组索引数组。
2. 当输入是二维数组时，返回的是匹配值的位置索引，因此会有两组索引数组表示返回值的位置。

比如，我们的灰度图像一般都是二维数组。下面，我们来查找一个二维数组中，值大于8的元素索引：

import numpy as np

img = np.array([[2, 4, 6, 8, 10], [9, 60, 10, 30, 4], [55, 21, 11, 7, 5]])
result = np.where(img > 5)
print(result)

运行之后，控制台会输出如下内容：

1.png

如果你对Numpy不是很了解的化。下面博主在将数据转换以下，基本上都能看懂了。转换之后，格式如下：

2.png

第一行为大于5的值的X坐标，第二行为大于5的值的Y坐标。那么上面大于5的数组索引为：[0,2]，[0,3]，[0,4]，[1,0]，[1,1]，[1,2]，[1,3]，[2,0]，[2,1]，[2,2]，[2,3]。你可以回溯对比看看是不是一致的。

通过np.where()函数可以找出在cv2.matchTemplate()函数的返回值中，哪些位置上的值是大于阈值threshold的。具体操作代码如下：

loc=np.where(res>threshold)

循环

因为我们找到的原图对应的模板图像不止一个，要处理多个值，肯定会用到循环。因此，在获取匹配值的索引后，可以采用如下语句遍历所有匹配的位置，对这些位置做标记：

for i in 匹配位置集合:
    标记匹配位置

在循环中使用zip()

函数zip()用可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。

例如，我们获取的索引为x,y,z。下面我们使用zip()将它们打包成元组。代码如下：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = np.array([[2, 4, 6, 8, 10], [9, 60, 10, 30, 4], [55, 21, 11, 7, 5]])
result = np.where(img > 5)
for i in zip(*result):
    print(i)

这里我们还是使用上面的值，输出结果如下：

3.png

这里自动将我们刚才满足条件的索引打包成了元素格式。是不是比刚才的控制台输出结果更加的直观呢？

替换坐标

我们上面得到的结果是符合条件的索引：（行号，列号），但我们需要绘制匹配位置的矩形，需要的是（列号，行号）。

所以，在使用cv2.rectangle()绘制矩形前，要先将函数numpy.where()得到的位置索引行列互换，行列互换可以通过如下代码实现：

import numpy as np

img = np.array([[2, 4, 6, 8, 10], [9, 60, 10, 30, 4], [55, 21, 11, 7, 5]])
result = np.where(img > 5)
for i in zip(*result[::-1]):
    print(i)

运行之后，输出结果如下：

4.png

实战多模板匹配

既然我们已经了解了标记绘制多个模板位置的4个步骤。下面，我们直接将上面的代码整理以下，即可完成多模板的匹配。具体代码如下所示：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread("34.jpg", 0)
template = cv2.imread("4_1.jpg", 0)
w, h = template.shape[::-1]
res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.9
loc = np.where(res >= 0.9)
for i in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(img, i, (i[0] + w, i[1] + h), 255, 1)
plt.imshow(img, cmap="gray")
plt.axis("off")
plt.show()

这里的代码与上面4个步骤一摸一样，具体就不做过多的讲解了。运行之后，多个模板也就匹配完成。

5.png