Template Matching.rar

python-OpenCV实现边缘模板匹配算法。介绍一种新的模板匹配算法，主要是基于图像边缘梯度，它对图像光照与像素迁移都有很强的抗干扰能力

# -*- coding: utf-8 -*-
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OpenCV实现边缘模板匹配算法

This is a temporary script file.
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import numpy as np
import cv2
import time
import matplotlib.pyplot as plt

class GeoMatch:
    def __init__（self）:
        self.noOfCordinates=0   # 坐标数组中元素的个数
        self.cordinates = []   # 坐标数组存储模型点
        self.modelHeight=0   # 模型高
        self.modelWidth=0   # 模型宽
        self.edgeMagnitude = []  # 梯度大小
        self.edgeDerivativeX = []  # 在X方向的梯度
        self.edgeDerivativeY = []  # 在Y方向的梯度
        self.centerOfGravity  = []  # 模板重心
        self.modelDefined=0

    def CreateGeoMatchModel（self templateArr maxContrast minContrast）:
        Ssize = []

        src = templateArr.copy（）

        # 设置宽和高
        Ssize.append（src.shape[1]）  # 宽
        Ssize.append（src.shape[0]）  # 高

        self.modelHeight = src.shape[0]  # 存储模板的高
        self.modelWidth = src.shape[1]  # 存储模板的宽

        self.noOfCordinates = 0  # 初始化
        self.cordinates = [] #self.modelWidth * self.modelHeight  # 为模板图像中选定点的联合分配内存

        self.edgeMagnitude = []  # 为选定点的边缘幅度分配内存
        self.edgeDerivativeX = []  # 为选定点的边缘X导数分配内存
        self.edgeDerivativeY = []  # 为选定点的边缘Y导数分配内存

        ## 计算模板的梯度
        gx = cv2.Sobel（src cv2.CV_32F 1 0 3）
        gy = cv2.Sobel（src cv2.CV_32F 0 1 3）

        MaxGradient = -99999.99
        orients = []

        nmsEdges = np.zeros（（Ssize[1] Ssize[0]））
        magMat = np.zeros（（Ssize[1] Ssize[0]））

        for i in range（1 Ssize[1]-1）:
            for j in range（1 Ssize[0]-1）:
                fdx = gx[i][j]  # 读x y的导数值
                fdy = gy[i][j]

                MagG = （float（fdx*fdx） + float（fdy * fdy））**（1/2.0）  # Magnitude = Sqrt（gx^2 +gy^2）
                direction = cv2.fastAtan2（float（fdy） float（fdx））  # Direction = invtan （Gy / Gx）
                magMat[i][j] = MagG

                if MagG > MaxGradient:
                    MaxGradient = MagG  # 获得最大梯度值进行归一化。

                # 从04590135得到最近的角
                if （direction > 0 and direction < 22.5） or （direction > 157.5 and direction < 202.5） or （direction > 337.5 and direction < 360）:
                    direction = 0
                elif （direction > 22.5 and direction < 67.5） or （direction >202.5 and direction <247.5）:
                    direction = 45
                elif （direction >67.5 and direction < 112.5） or （direction>247.5 and direction<292.5）:
                    direction = 90
                elif （direction >112.5 and direction < 157.5） or （direction>292.5 and direction<337.5）:
                    direction = 135
                else:
                    direction = 0

                orients.append（int（direction））

        count = 0 # 初始化count
        # 非最大抑制
        for i in range（1 Ssize[1]-1）:
            for j in range（1 Ssize[0] - 1）:
                if orients[count] == 0:
                    leftPixel = magMat[i][j- 1]
                    rightPixel = magM

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件      42793  2010-07-06 12:20  Template Matching\Search1.jpg

     文件      83167  2010-07-06 12:21  Template Matching\Search2.jpg

     文件      13068  2020-05-27 22:15  Template Matching\Template Matching.py

     文件       8465  2010-07-06 12:21  Template Matching\Template.jpg

     目录          0  2020-05-27 22:24  Template Matching

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