原文：https://www.cnblogs.com/gezhuangzhuang/p/10724769.html
import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 讀取圖片 big.jpg img = cv2.imread('big.jpg', 0) # 讀取圖片 smart.jpg template = cv2.imread('smart.jpg', 0) # rows->h, cols->w # h：表示矩陣的行數 # w：表示矩陣的列數 # 這里是得到模板的矩陣大小 h, w = template.shape[:2] # 相關系數匹配方法: cv2.TM_CCOEFF # 1表示完美匹配, -1表示糟糕的匹配, 0表示沒有任何相關性(隨機序列) # res為一個數組（矩陣） res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF) # cv2.minMaxLoc：在數組中找到全局最小值和最大值 # 返回的是 最值的位置 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) print(min_val) print(max_val) print(min_loc) print(max_loc) # 左上角 取的最大值那個的位置 left_top = max_loc # 右下角 矩陣知道了左上角一個點后 加上長寬 就知道整個矩形了 right_bottom = (left_top[0] + w, left_top[1] + h) # cv2.rectangle：畫出矩形位置 # 第一個參數：img是原圖 # 第二個參數：(x，y)是矩陣的左上點坐標 # 第三個參數：(x+w，y+h)是矩陣的右下點坐標 # 第四個參數：(0,255,0)是畫線對應的rgb顏色 # 第五個參數：2是所畫的線的寬度 cv2.rectangle(img, left_top, right_bottom, 255, 2) # plt.subplot：用於繪圖 可用於圖像對比 # subplot(numRows, numCols, plotNum) # numRows：行 # numCols：列 # plotNum：指定的區域 # 使用方式： # 如果 numRows ＝ 2, numCols ＝ 3, 那整個繪制圖表樣式為 2X3 的圖片區域, 用坐標表示為 # (1, 1), (1, 2), (1, 3) # (2, 1), (2, 2), (2, 3) # 當 plotNum ＝ 3 時, 表示的坐標為(1, 3), 即第一行第三列的子圖 # 原文：https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/9683056.html # plt.subplot(1,2,1)：1行2列第1個區域 坐標(1,1) plt.subplot(1,2,1) # plt.imshow：圖像繪畫 # matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None) # X：要繪制的圖像或數組 # cmap：顏色圖譜 常用 plt.cm.gray plt.cm.jet plt.imshow(res, cmap='gray') plt.title('pic 1') plt.xticks([])# x軸 plt.yticks([])# y軸 # plt.subplot(1,2,2)：1行2列第2個區域 坐標(1,2) plt.subplot(1,2,2), plt.imshow(img, cmap='gray') plt.title('pic 2'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()
測試環境：
win7 64，python 3.7.3
安裝的那些包，以前就裝了 前面文章應該有安裝
用到的測試圖片：
big.jpg
smart.jpg
