根号申 发表于2021-12-23 16:18

    实例源码不会出现index始终为-1的情况，如果出现了-1，可能是你使用了实例之外的图片作为模板。

    但这段代码编写的确有问题，理论上在计算出模板与原图的像素平方差数据之后，应该再计算所有像素的平方差的平均值。平均值越小，则模板与原图越相似。如果模板与原图完全一样，平方差的平均值应该为0。所以实例以1作为阈值，平均值超过1的就认为两图没有关系。我把这个例子修改了一下，可供参考。

import cv2

import numpy as np

image = []  # 存储原始图像的列表

# 向image列表添加原始图像image_221.png

image.append(cv2.imread("image_221.png"))

# 向image列表添加原始图像image_222.png

image.append(cv2.imread("image_222.png"))

templ = cv2.imread("templ.png")  # 读取模板图像

index = -1  # 初始化车位编号列表的索引为-1

min = 1  # 像素方差平均值，用于记录相似度，越小越相似

for i in range(0, len(image)):  # 循环匹配image列表中的原始图像

    # 按照标准平方差方式匹配

    results = cv2.matchTemplate(image[i], templ, cv2.TM_SQDIFF_NORMED)

    meanVariance = np.mean(results[0])  # 计算出所有像素方差的平均值

    if meanVariance < min:  # 如果此图像平均值小于最小记录

        min = meanVariance  # 更新方差平均值最小记录

        index = i  # 记录当前图像的索引，当前图像与原图相似度最高

cv2.imshow("result", image[index])  # 显示最佳匹配结果

cv2.waitKey()  # 按下任何键盘按键后

cv2.destroyAllWindows()  # 释放所有窗体

根号申 发表于2021-12-23 16:18

    实例源码不会出现index始终为-1的情况，如果出现了-1，可能是你使用了实例之外的图片作为模板。

    但这段代码编写的确有问题，理论上在计算出模板与原图的像素平方差数据之后，应该再计算所有像素的平方差的平均值。平均值越小，则模板与原图越相似。如果模板与原图完全一样，平方差的平均值应该为0。所以实例以1作为阈值，平均值超过1的就认为两图没有关系。我把这个例子修改了一下，可供参考。

import cv2

import numpy as np

image = []  # 存储原始图像的列表

# 向image列表添加原始图像image_221.png

image.append(cv2.imread("image_221.png"))

# 向image列表添加原始图像image_222.png

image.append(cv2.imread("image_222.png"))

templ = cv2.imread("templ.png")  # 读取模板图像

index = -1  # 初始化车位编号列表的索引为-1

min = 1  # 像素方差平均值，用于记录相似度，越小越相似

for i in range(0, len(image)):  # 循环匹配image列表中的原始图像

    # 按照标准平方差方式匹配

    results = cv2.matchTemplate(image[i], templ, cv2.TM_SQDIFF_NORMED)

    meanVariance = np.mean(results[0])  # 计算出所有像素方差的平均值

    if meanVariance < min:  # 如果此图像平均值小于最小记录

        min = meanVariance  # 更新方差平均值最小记录

        index = i  # 记录当前图像的索引，当前图像与原图相似度最高

cv2.imshow("result", image[index])  # 显示最佳匹配结果

cv2.waitKey()  # 按下任何键盘按键后

cv2.destroyAllWindows()  # 释放所有窗体