【发布时间】：2020-11-24 22:57:45
【问题描述】：
假设我在图像上找到了轮廓。在图像 2 上找到此轮廓位置的最佳方法是什么？
我看到两个选项：要么我用白线绘制轮廓并匹配图像 2 上的图像，要么我以某种方式（这甚至可能吗？）直接匹配图像 2 上的轮廓。
轮廓内的内容是完全随机的，但假设我可以模板匹配具有透明度的图像，则使用白色 1px 线绘制的图像 1 的轮廓将是完全匹配的。
以下是找到、绘制和保存的轮廓的示例图像（图像 1）和我需要在其中定位图像 1 的图像（图像 2）。 https://imgur.com/a/MNQ6aNr
无需先绘制和保存即可找到轮廓，但我认为匹配绘制的轮廓更直接。
谢谢
编辑：
这是我的完整代码。它需要一个 full_image 和一个片段，它将在完整图像上匹配。最后它会导出一些结果。
full_image = cv2.imread('puzzle_1.jpg')
piece = cv2.imread('piece_1.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
partial_image = cv2.cvtColor(piece,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(partial_image.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
template = np.zeros((55, 55, 4), dtype=np.uint8)
cv2.drawContours(template, contours, -1, (255, 255, 255, 255),1)
hh, ww = template.shape[:2]
puzzleP = template[:,:,0:3]
alpha = template[:,:,3]
alpha = cv2.merge([alpha,alpha,alpha])
correlation = cv2.matchTemplate(full_image, puzzleP, cv2.TM_CCORR_NORMED, mask=alpha)
threshhold = 0.98
loc = np.where(correlation >= threshhold)
result = full_image.copy()
for pt in zip(*loc[::-1]):
cv2.rectangle(result, pt, (pt[0]+ww, pt[1]+hh), (0,0,255), 1)
print(pt)
cv2.imwrite('puzzle_piece.png', puzzleP)
cv2.imwrite('full_image_alpha.png', alpha)
cv2.imwrite('full_image_matches.jpg', result)
这是一个运行良好的结果和一个无效的结果 https://imgur.com/a/ZYyw7tU
任何关于改进的提示将不胜感激！
【问题讨论】：
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对不起，我不明白你的问题。模板轮廓在第二张图像中没有匹配的形状。那么你怎么知道把它放在哪里呢？如果您有放置它的坐标。您可以将轮廓保存为黑色图像上的白线，然后将其覆盖到第二张图像上某个所需的偏移坐标处。请进一步澄清您的问题。
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我会尝试进一步澄清。我实际上只需要在图像 2 上找到图像 1 的位置，而不管图像 2 的形状内有什么内容。我在这里可能会混淆术语。换句话说：在图像 1 上绘制的线存在于图像 2 中，但在图像 1 上，这条线内的内容是透明的，因为它在图像 2 的线上有一些图片。我如何找到边界的位置图 2 上这条白线（绘制轮廓）的框？
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我不想将它画在任何特定的位置（我已经在图 1 上画了它）。我只是好奇是否更容易匹配图像 2 上的绘制轮廓（图像 1）。或者是否有一种方法可以跳过绘制并保存它，以便在图像 2 上找到边界框。
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您可以使用带有遮罩图像的 matchTemplate 来忽略模板的区域。因此，如果您有一个透明模板，则提取 alpha 通道并将其用作蒙版，使用模板 BGR 通道作为 matchTemplate 中的模板图像。请参阅docs.opencv.org/4.1.1/df/dfb/… 和 stackoverflow.com/questions/61779288/… 和 stackoverflow.com/questions/59759374/…
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谢谢，我试试看！
标签： python opencv computer-vision template-matching