百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 热门文章 > 正文

golang OpenCV 库gocv 图像模板匹配

bigegpt 2024-10-12 05:42 10 浏览

有一首叫《传奇》的歌里面唱到:只因为在人群中看了你一眼,从此没能忘掉你容颜。这就有一个问题了,如何在一张合照中匹配出特定的那个人?

前面有篇文章讲解了如何安装golang的opencv库-gocv,我们将使用gocv来解决这个问题。

首先我们先下载一个照片,它长这样。

我们要做的呢,就是把刘亦菲找出来,于是模板长这样

话不多说,代码开搞。

package main

import (
	"fmt"
	"os"
	"gocv.io/x/gocv"
    "log"
    "image/color"
    "image"
)

首先从命令行获取 模板图片和要搜寻的图片

   template:=os.Args[1]
    src:=os.Args[2]
    
    imgTempl:=gocv.IMRead(template,gocv.IMReadGrayScale)//转化为灰度,好计算
    if imgTempl.Empty(){
        log.Printf("Invalid read of %s",template)
        return //为空,返回
    }
    defer imgTempl.Close()
    
    imgSrc:=gocv.IMRead(src,gocv.IMReadGrayScale) //转化为灰度,好计算
    if imgSrc.Empty(){
        log.Printf("Invalid read of %s",src)
        return  //为空,返回
    }
    defer imgSrc.Close()

 imgSrc1:=gocv.IMRead(src,gocv.IMReadColor)//读取彩色图,用于展现
    if imgSrc1.Empty(){
        log.Printf("Invalid read of %s",src)
        return //为空,返回
    }
    defer imgSrc1.Close()

创建一个窗口,用于展现图片

 window := gocv.NewWindow("Image Match")
 defer window.Close()

接下来看看主角 MatchTemplate这个函数的用法和作用。

我们打开控制台 输入

go doc gocv.MatchTemplate

得到


大意就是在目标图像上面匹配模板。

第一个参数为 mat对象mat,即目标图像,第二个参数为模板图像 也是mat对象,第三个为结果矩阵 mat对象result的指针,第四个为模板匹配方法标志,可选参数如下:

第五个参数为匹配模板的掩码,和模板图像一样也是mat对象。

MatchTemplate函数还有一个小伙伴叫做 MinMaxLoc


它的作用就是在一个数组中找到全局最小值和全局最大值,通过它,我们可以在结果矩阵中得到最优点即最有可能的区域和最没可能的区域。它返回最小值,最大值,最小值对应的点,最大值对应的点。

言归正传,下面看看怎么使用。

   result:=gocv.NewMat() //用于存放结果矩阵
   defer result.Close()
    
    
    
    m :=gocv.NewMat() //掩码举证mask
    
    blue := color.RGBA{0, 0, 255, 0} //定义框线的颜色
    gocv.MatchTemplate(imgTempl,imgSrc,&result,gocv.TmCcoeffNormed,m) //匹配
    m.Close()
    _,maxConfidence,_,maxLoc :=gocv.MinMaxLoc(result) //获取最大点
    if maxConfidence < 0.9 { //0.9为阈值,可适量调整
        log.Printf("Max confidence of %f is too low. MatchTemplate could not find template in scene.", maxConfidence)
        return
    }

如果没有满足条件的点(可能性低于阈值0.9),到这程序就结束了.

如果满足的话,我们需要将图片展现,并且将匹配的目标框出来。

rect:=image.Rect(maxLoc.X,maxLoc.Y,maxLoc.X+imgTempl.Cols(),maxLoc.Y+imgTempl.Rows())
    gocv.Rectangle(&imgSrc1, rect, blue, 3)
    for { //设置loop,否则闪现一下就没了
        window.IMShow(imgSrc1)
        if window.WaitKey('q') >= 0 { //监控键盘是否按下Q,是则退出。
                break
            }
    }

运行代码:

go run main.go temp.jpg src.jpg  //temp.jpg 为模板头像,src.jpg为要搜寻的图像

得到结果:


最后附上完整代码:

// main.go  

package main

import (
	"fmt"
	"os"
	"gocv.io/x/gocv"
    "log"
    "image/color"
    "image"
)

func main() {
	if len(os.Args) < 3 {
		fmt.Println("How to run:\n\tMatchImage [Template] [src image]")
		return
	}
    
    template:=os.Args[1] //模板图片
    src:=os.Args[2] //匹配图片
    
    imgTempl:=gocv.IMRead(template,gocv.IMReadGrayScale)
    if imgTempl.Empty(){
        log.Printf("Invalid read of %s",template)
        return //为空,返回
    }
    defer imgTempl.Close()
    
    imgSrc:=gocv.IMRead(src,gocv.IMReadGrayScale)
    if imgSrc.Empty(){
        log.Printf("Invalid read of %s",src)
        return //为空,返回
    }
    defer imgSrc.Close()
    
    
    imgSrc1:=gocv.IMRead(src,gocv.IMReadColor)
    if imgSrc1.Empty(){
        log.Printf("Invalid read of %s",src)
        return //为空,返回
    }
    defer imgSrc1.Close()
    
    window := gocv.NewWindow("Image Match")
	defer window.Close()
    
    result:=gocv.NewMat()
    defer result.Close()
    
    
    
    m :=gocv.NewMat()
    
    blue := color.RGBA{0, 0, 255, 0}
    gocv.MatchTemplate(imgTempl,imgSrc,&result,gocv.TmCcoeffNormed,m)
    m.Close()
    _,maxConfidence,_,maxLoc :=gocv.MinMaxLoc(result)
    if maxConfidence < 0.9 {
        log.Printf("Max confidence of %f is too low. MatchTemplate could not find template in scene.", maxConfidence)
        return
    }
    rect:=image.Rect(maxLoc.X,maxLoc.Y,maxLoc.X+imgTempl.Cols(),maxLoc.Y+imgTempl.Rows())
    gocv.Rectangle(&imgSrc1, rect, blue, 3)
    for {
        window.IMShow(imgSrc1)
        if window.WaitKey('q') >= 0 {
                break
            }
    }
    
  }

相关推荐

当Frida来“敲”门(frida是什么)

0x1渗透测试瓶颈目前,碰到越来越多的大客户都会将核心资产业务集中在统一的APP上,或者对自己比较重要的APP,如自己的主业务,办公APP进行加壳,流量加密,投入了很多精力在移动端的防护上。而现在挖...

服务端性能测试实战3-性能测试脚本开发

前言在前面的两篇文章中,我们分别介绍了性能测试的理论知识以及性能测试计划制定,本篇文章将重点介绍性能测试脚本开发。脚本开发将分为两个阶段:阶段一:了解各个接口的入参、出参,使用Python代码模拟前端...

Springboot整合Apache Ftpserver拓展功能及业务讲解(三)

今日分享每天分享技术实战干货,技术在于积累和收藏,希望可以帮助到您,同时也希望获得您的支持和关注。架构开源地址:https://gitee.com/msxyspringboot整合Ftpserver参...

Linux和Windows下:Python Crypto模块安装方式区别

一、Linux环境下:fromCrypto.SignatureimportPKCS1_v1_5如果导包报错:ImportError:Nomodulenamed'Crypt...

Python 3 加密简介(python des加密解密)

Python3的标准库中是没多少用来解决加密的,不过却有用于处理哈希的库。在这里我们会对其进行一个简单的介绍,但重点会放在两个第三方的软件包:PyCrypto和cryptography上,我...

怎样从零开始编译一个魔兽世界开源服务端Windows

第二章:编译和安装我是艾西,上期我们讲述到编译一个魔兽世界开源服务端环境准备,那么今天跟大家聊聊怎么编译和安装我们直接进入正题(上一章没有看到的小伙伴可以点我主页查看)编译服务端:在D盘新建一个文件夹...

附1-Conda部署安装及基本使用(conda安装教程)

Windows环境安装安装介质下载下载地址:https://www.anaconda.com/products/individual安装Anaconda安装时,选择自定义安装,选择自定义安装路径:配置...

如何配置全世界最小的 MySQL 服务器

配置全世界最小的MySQL服务器——如何在一块IntelEdison为控制板上安装一个MySQL服务器。介绍在我最近的一篇博文中,物联网,消息以及MySQL,我展示了如果Partic...

如何使用Github Action来自动化编译PolarDB-PG数据库

随着PolarDB在国产数据库领域荣膺桂冠并持续获得广泛认可,越来越多的学生和技术爱好者开始关注并涉足这款由阿里巴巴集团倾力打造且性能卓越的关系型云原生数据库。有很多同学想要上手尝试,却卡在了编译数据...

面向NDK开发者的Android 7.0变更(ndk android.mk)

订阅Google官方微信公众号:谷歌开发者。与谷歌一起创造未来!受Android平台其他改进的影响,为了方便加载本机代码,AndroidM和N中的动态链接器对编写整洁且跨平台兼容的本机...

信创改造--人大金仓(Kingbase)数据库安装、备份恢复的问题纪要

问题一:在安装KingbaseES时,安装用户对于安装路径需有“读”、“写”、“执行”的权限。在Linux系统中,需要以非root用户执行安装程序,且该用户要有标准的home目录,您可...

OpenSSH 安全漏洞,修补操作一手掌握

1.漏洞概述近日,国家信息安全漏洞库(CNNVD)收到关于OpenSSH安全漏洞(CNNVD-202407-017、CVE-2024-6387)情况的报送。攻击者可以利用该漏洞在无需认证的情况下,通...

Linux:lsof命令详解(linux lsof命令详解)

介绍欢迎来到这篇博客。在这篇博客中,我们将学习Unix/Linux系统上的lsof命令行工具。命令行工具是您使用CLI(命令行界面)而不是GUI(图形用户界面)运行的程序或工具。lsoflsof代表&...

幻隐说固态第一期:固态硬盘接口类别

前排声明所有信息来源于网络收集,如有错误请评论区指出更正。废话不多说,目前固态硬盘接口按速度由慢到快分有这几类:SATA、mSATA、SATAExpress、PCI-E、m.2、u.2。下面我们来...

新品轰炸 影驰SSD多款产品登Computex

分享泡泡网SSD固态硬盘频道6月6日台北电脑展作为全球第二、亚洲最大的3C/IT产业链专业展,吸引了众多IT厂商和全球各地媒体的热烈关注,全球存储新势力—影驰,也积极参与其中,为广大玩家朋友带来了...