Java OpenCV 模版匹配

函數：Imgproc.matchTemplate(Mat image, Mat templ, Mat result, int method)

參數說明：

image：源圖像
templ：模板圖像
result：比較結果
method：匹配算法

匹配算法：

TM_SQDIFF 平方差匹配法：該方法采用平方差來進行匹配；最好的匹配值為0；匹配越差，匹配值越大。
TM_CCORR 相關匹配法：該方法采用乘法操作；數值越大表明匹配程度越好。
TM_CCOEFF 相關系數匹配法：1表示完美的匹配；-1表示最差的匹配。
TM_SQDIFF_NORMED 歸一化平方差匹配法。
TM_CCORR_NORMED 歸一化相關匹配法。
TM_CCOEFF_NORMED 歸一化相關系數匹配法

原圖像:

自己分割一個圖像:

依賴:

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco/javacv-platform -->
        <dependency>
            <groupId>org.bytedeco</groupId>
            <artifactId>javacv-platform</artifactId>
            <version>1.4.2</version>
        </dependency>

代碼:

public class MatchTemplate {
    private final  static String path=System.getProperty("user.dir")+"\\line.png";
    static{
        platformUtils.loadLibraries();
    }
    public static void main(String[] args) {
        //待匹配圖片
        Mat src = Imgcodecs.imread("template.jpg",Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);
        Mat src_img=src.clone();
        // 獲取匹配模板
        Mat template = Imgcodecs.imread("test.png",Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);
        /**
         * TM_SQDIFF = 0, 平方差匹配法，最好的匹配為0，值越大匹配越差
         * TM_SQDIFF_NORMED = 1,歸一化平方差匹配法
         * TM_CCORR = 2,相關匹配法，采用乘法操作，數值越大表明匹配越好
         * TM_CCORR_NORMED = 3,歸一化相關匹配法
         * TM_CCOEFF = 4,相關系數匹配法，最好的匹配為1，-1表示最差的匹配
         * TM_CCOEFF_NORMED = 5;歸一化相關系數匹配法
         */
        int method = Imgproc.TM_CCORR_NORMED;
        // 創建32位模板匹配結果Mat
        Mat result=new Mat(src.rows(),src.cols(),CvType.CV_32FC1);
        /*
         * 將模板與重疊的圖像區域進行比較。
         * @param image運行搜索的圖像。 它必須是8位或32位浮點。
         * @param templ搜索的模板。 它必須不大於源圖像並且具有相同的數據類型。
         * @param result比較結果圖。 它必須是單通道32位浮點。 如果image是（W * H）並且templ是（w * h），則結果是（（W-w + 1）*（H-h + 1））。
         * @param方法用於指定比較方法的參數，請參閱默認情況下未設置的#TemplateMatchModes。
         * 當前，僅支持#TM_SQDIFF和#TM_CCORR_NORMED方法。
         */
        Imgproc.matchTemplate(src, template, result, method);
        // 歸一化 詳見https://blog.csdn.net/ren365880/article/details/103923813
        Core.normalize(result, result,0, 1, Core.NORM_MINMAX, -1, new Mat());

        // 獲取模板匹配結果 minMaxLoc尋找矩陣(一維數組當作向量,用Mat定義) 中最小值和最大值的位置.
        Core.MinMaxLocResult mmr = Core.minMaxLoc(result);

        // 繪制匹配到的結果 不同的參數對結果的定義不同
        double x,y;
        if (method==Imgproc.TM_SQDIFF_NORMED || method==Imgproc.TM_SQDIFF) {
            x = mmr.minLoc.x;
            y = mmr.minLoc.y;
        } else {
            x = mmr.maxLoc.x;
            y = mmr.maxLoc.y;
        }
        /*
         * 函數rectangle繪制一個矩形輪廓或一個填充的矩形，其兩個相對角為pt1和pt2。
         * @param img圖片。
         * @param pt1矩形的頂點。
         * @param pt2與pt1相反的矩形的頂點。
         * @param color矩形的顏色或亮度（灰度圖像）。
         * @param thickness組成矩形的線的粗細。 負值（如#FILLED）表示該函數必須繪制一個填充的矩形。
         * @param lineType線的類型。 請參閱https://blog.csdn.net/ren365880/article/details/103952856
         */
        //Imgproc.rectangle(src,new Point(x,y),new Point(x+template.cols(),y+template.rows()),new Scalar( 0, 0, 255),2,Imgproc.LINE_AA);
        Imgproc.rectangle(src,new Point(x,y),new Point(x+template.cols(),y+template.rows()),new Scalar(0,0,255),2);

        HighGui.imshow("模板匹配結果", src);
        HighGui.imshow("模板", template);
        HighGui.imshow("原圖像", src_img);
        HighGui.waitKey();
    }
}