原创•模板匹配实践之Opencv+Python识别PDB板图片

这篇文章的主题是:模板匹配实践之Opencv+Python识别PDB板图片。

( 注:这是一个入门级的实践小项目,用来入门学习和自己随便练习玩玩。)

任务要求:

基于模板匹配算法识别PCB板型号

使用工具:

Python3、OpenCV

使用模板匹配算法,模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,即原图像中的匹配目标不能发生旋转或大小变化。

事先准备好待检测PCB与其对应的模板:

原创•模板匹配实践之Opencv+Python识别PDB板图片

 子模版:

原创•模板匹配实践之Opencv+Python识别PDB板图片

基本流程如下:

1、在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域

2、选取模板图像T(给定的子图像)

3、另外需要一个待检测的图像——源图像S

4、工作方法:在检测图像上,从左到右,从上到下计算模板图像与重叠, 子图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性就越大。

OpenCV提供了6种模板匹配算法:

平方差匹配法CV_TM_SQDIFF;

归一化平方差匹配法CV_TM_SQDIFF_NORMED;

相关匹配法CV_TM_CCORR;

归一化相关匹配法CV_TM_CCORR_NORMED;

相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF;

归一化相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF_NORMED;

后面经过实验,从六种中选择了归一化相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF_NORMED,基本原理公式为:

原创•模板匹配实践之Opencv+Python识别PDB板图片

 代码部分展示:

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

#读取检测图像
img = cv2.imread('img8.bmp', 0)
#读取模板图像 template1=cv2.imread('moban1.bmp', 0) template2=......
#建立模板列表 template=[template1,template2,template3,template4]
# 模板匹配:归一化相关系数匹配方法 res1=cv2.matchTemplate(img, template1, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) res2=cv2.matchTemplate(......)
#提取相关系数 min_val1, max_val1, min_loc1, max_loc1 =cv2.minMaxLoc(res1) min_val2, ...... #相关系数对比(max_val),越接近1,匹配程度越高 max_val=[1-max_val1,1-max_val2,1-max_val3,1-max_val4] j=max_val.index(min(max_val)) #根据提取的相关系数得出对应匹配程度最高的模板 h, w = template[j].shape[:2] # 计算模板图像的高和宽 rows->h, cols->w pes=cv2.matchTemplate(img, template[j], cv2.TM_CCOEFF_NORMED) #模板匹配 in_val, ax_val, in_loc, ax_loc =cv2.minMaxLoc(pes) #在原图中框出模板匹配的位置 left_top = ax_loc # 左上角 right_bottom = (left_top[0] + w, left_top[1] + h) # 右下角 cv2.rectangle(img, left_top, right_bottom, 255, 2) # 画出矩形位置
#绘制模板图像 plt.subplot(121), plt.imshow(template[j], cmap='gray') plt.title('pcb type'),plt.xticks([]), plt.yticks([])
#绘制检测图像 plt.subplot(122), plt.imshow(img, cmap='gray') plt.title('img'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()

实验结果:

原创•模板匹配实践之Opencv+Python识别PDB板图片

 

 

需要完整代码以及图片素材的,请留下评论可与博主进行联系。

觉得有用的小伙伴记得点个赞哦~

转载请申明出处。

 

发表评论

评论已关闭。

相关文章