我需要一个我正在开发的 Python 程序来拍摄小图像，确定它是否存在于大图像中，如果存在，则报告它的位置。如果没有，请报告。 (在我的例子中，大图像是屏幕截图，小图像是 HTML5 canvas 中可能在屏幕上或不在屏幕上的图像。)在线查看，我发现了 OpenCV 中的模板匹配，它确实具有出色的 Python 绑定(bind)。我尝试了以下方法，基于我在网上找到的非常相似的代码，也使用了 numpy:
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread("screenshot.png")
template = cv2.imread("button.png")
result = cv2.matchTemplate(image,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
StartButtonLocation = np.unravel_index(result.argmax(),result.shape)
这并没有完成我需要它做的事情，因为它总是返回较大图像中的一个点；匹配最接近的点，无论它有多糟糕。我想要的东西可以找到较大图像中较小图像的精确像素匹配，如果不存在，则引发异常，或返回 False，或类似的东西。而且，它需要相当快。有没有人知道如何执行此操作？
最佳答案
如果您正在寻找大小和图像值方面的完全匹配，我会提出一个快速且完美的答案。
这个想法是计算在更大的 H x W 图像中对所需 h x w 模板 的强力搜索。蛮力方法包括查看图像上所有可能的 h x w 窗口，并逐个检查模板中的像素对应关系。然而，这在计算上非常昂贵，但可以加速。
im = np.atleast_3d(im)
H, W, D = im.shape[:3]
h, w = tpl.shape[:2]
通过使用智能 integral images从每个像素开始，可以非常快速地计算 h x w 窗口内的总和。积分图像是求和面积表(累积求和数组)，可以用 numpy 非常快地计算为:
sat = im.cumsum(1).cumsum(0)
而且它有非常好的特性，比如只需要 4 次算术运算就可以计算一个窗口内所有值的总和:
因此，通过计算模板的总和并将其与积分图像上的 h x w 窗口的总和进行匹配，很容易找到“可能的窗口”列表，其中内部值的总和与模板中值的总和相同(快速近似)。
iA, iB, iC, iD = sat[:-h, :-w], sat[:-h, w:], sat[h:, :-w], sat[h:, w:]
lookup = iD - iB - iC + iA
以上是图像中显示的所有可能的 h x w 矩形操作的 numpy 向量化(因此非常快)。
这将减少很多可能的窗口数量(在我的一个测试中减少到 2 个)。最后一步是检查与模板的精确匹配:
posible_match = np.where(np.logical_and.reduce([lookup[..., i] == tplsum[i] for i in range(D)]))
for y, x in zip(*posible_match):
if np.all(im[y+1:y+h+1, x+1:x+w+1] == tpl):
return (y+1, x+1)
请注意，此处的y 和x 坐标对应于图像中的A 点，即模板的前一行和前一列。
放在一起:
def find_image(im, tpl):
im = np.atleast_3d(im)
tpl = np.atleast_3d(tpl)
H, W, D = im.shape[:3]
h, w = tpl.shape[:2]
# Integral image and template sum per channel
sat = im.cumsum(1).cumsum(0)
tplsum = np.array([tpl[:, :, i].sum() for i in range(D)])
# Calculate lookup table for all the possible windows
iA, iB, iC, iD = sat[:-h, :-w], sat[:-h, w:], sat[h:, :-w], sat[h:, w:]
lookup = iD - iB - iC + iA
# Possible matches
possible_match = np.where(np.logical_and.reduce([lookup[..., i] == tplsum[i] for i in range(D)]))
# Find exact match
for y, x in zip(*possible_match):
if np.all(im[y+1:y+h+1, x+1:x+w+1] == tpl):
return (y+1, x+1)
raise Exception("Image not found")
它适用于灰度和彩色图像，对于带有 50x50 模板的 303x384 彩色图像，它在 7 毫秒 内运行。
一个实际的例子:
>>> from skimage import data
>>> im = gray2rgb(data.coins())
>>> tpl = im[170:220, 75:130].copy()
>>> y, x = find_image(im, tpl)
>>> y, x
(170, 75)
并说明结果:
左边是原图，右边是模板。这里是完全匹配:
>>> fig, ax = plt.subplots()
>>> imshow(im)
>>> rect = Rectangle((x, y), tpl.shape[1], tpl.shape[0], edgecolor='r', facecolor='none')
>>> ax.add_patch(rect)
最后，只是测试的 possible_matches 示例:
图像中两个窗口的总和相同，但函数的最后一步过滤了与模板不完全匹配的那个。
关于python - 使用 Python 确定图像是否存在于更大的图像中，如果存在，则找到它，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29663764/
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