1单匹配:

测试图片:

 

code:

#include <opencv\cv.h>
#include <opencv\highgui.h>
#include <opencv\cxcore.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h> /*
模板匹配法 --图片查找
滑动窗口的原理
用等大小的模板窗口在范围中进行滑动 然后查找匹配
*/ int main(int argc, char* argv[]){ IplImage*src,*templat,*result,*show;
int srcW,templatW,srcH,templatH,resultW,resultH;
//加载源图像
src = cvLoadImage("C:\\Users\\zxl\\Desktop\\4.png" , CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); //用于显示结果
show = cvLoadImage("C:\\Users\\zxl\\Desktop\\4.png"); //加载模板图像
templat = cvLoadImage("C:\\Users\\zxl\\Desktop\\1.png" , CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); if(!src || !templat){
printf("打开图片失败");
return 0;
} srcW = src->width;
srcH = src->height; templatW = templat->width;
templatH = templat->height; if(srcW<templatW || srcH<templatH){
printf("模板不能比原图小");
return 0;
} //计算结果矩阵的大小
resultW = srcW - templatW + 1;
resultH = srcH - templatH + 1; //创建存放结果的空间
result = cvCreateImage(cvSize(resultW,resultH),32,1); double minVal,maxVal;
CvPoint minLoc,maxLoc; //调用模板匹配函数
cvMatchTemplate(src,templat,result,CV_TM_SQDIFF); //查找最相似的值及其所在坐标
cvMinMaxLoc(result,&minVal,&maxVal,&minLoc,&maxLoc,NULL); printf("minVal %f maxVal %f\n ",minVal,maxVal); //绘制结果
cvRectangle(show,minLoc,cvPoint(minLoc.x+templat->width,minLoc.y+templat->height),CV_RGB(0,255,0),1); //显示结果
cvNamedWindow("show");
cvNamedWindow("tem");
cvShowImage("show",show);
cvShowImage("tem" , templat);
cvWaitKey(0); return 0; }

2多匹配:

code:

#include <opencv\cv.h>
#include <opencv\highgui.h>
#include <opencv\cxcore.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h> /*
模板匹配法 --图片查找
滑动窗口的原理
用等大小的模板窗口在范围中进行滑动 然后查找匹配
*/ CvPoint getNextMinLoc(IplImage* result , int templatWidth,int templatHeight,double maxValIn , CvPoint lastLoc){ int y,x;
int startY,startX,endY,endX; //计算大矩形的左上角坐标
startY = lastLoc.y - templatHeight;
startX = lastLoc.x - templatWidth; //计算大矩形的右下角的坐标 大矩形的定义 可以看视频的演示
endY = lastLoc.y + templatHeight;
endX = lastLoc.x + templatWidth; //不允许矩形越界
startY = startY < 0 ? 0 : startY;
startX = startX < 0 ? 0 : startX;
endY = endY > result->height-1 ? result->height-1 : endY;
endX = endX > result->width - 1 ? result->width - 1 : endX; //将大矩形内部 赋值为最大值 使得 以后找的最小值 不会位于该区域 避免找到重叠的目标
for(y=startY;y<endY;y++){
for(x=startX;x<endX;x++){
cvSetReal2D(result,y,x,maxValIn);
}
} double minVal,maxVal;
CvPoint minLoc,maxLoc; //查找result中的最小值 及其所在坐标
cvMinMaxLoc(result,&minVal,&maxVal,&minLoc,&maxLoc,NULL); return minLoc; } int main(int argc, char* argv[]){ IplImage*src,*templat,*result,*show;
int srcW,templatW,srcH,templatH,resultW,resultH; //加载源图像
src = cvLoadImage("C:\\Users\\zxl\\Desktop\\4.png" , CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); //加载用于显示结果的图像
show = cvLoadImage("C:\\Users\\zxl\\Desktop\\4.png"); //加载模板图像
templat = cvLoadImage("C:\\Users\\zxl\\Desktop\\1.png" , CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); if(!src || !templat){
printf("打开图片失败");
return 0;
} srcW = src->width;
srcH = src->height; templatW = templat->width;
templatH = templat->height; if(srcW<templatW || srcH<templatH){
printf("模板不能比原图小");
return 0;
} //计算结果矩阵的宽度和高度
resultW = srcW - templatW + 1;
resultH = srcH - templatH + 1; //创建存放结果的空间
result = cvCreateImage(cvSize(resultW,resultH),32,1); double minVal,maxVal;
CvPoint minLoc,maxLoc; //进行模板匹配
cvMatchTemplate(src,templat,result,CV_TM_SQDIFF); //第一次查找最小值 即找到第一个最像的目标
cvMinMaxLoc(result,&minVal,&maxVal,&minLoc,&maxLoc,NULL);
//绘制第一个查找结果到图像上
cvRectangle(show,minLoc,cvPoint(minLoc.x+templat->width,minLoc.y+templat->height),CV_RGB(0,255,0),1); //查找第二个结果
minLoc = getNextMinLoc( result , templat->width,templat->height, maxVal , minLoc);
//绘制第二个结果
cvRectangle(show,minLoc,cvPoint(minLoc.x+templat->width,minLoc.y+templat->height),CV_RGB(0,255,0),1); //显示结果
cvNamedWindow("show");
cvShowImage("show",show);
cvWaitKey(0); return 0;
}

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