如何找到图像中包含的图像？

Question

我目前正在构建基本上相当于搜索引擎和网络漫画画廊之间的交叉点，其重点是引用来源和给予作者信用。

我正在尝试找出一种方法来搜索图像以查找其中的字符。

例如：

假设我将红色字符和绿色字符保存为红人和绿人，如何确定图像是否包含其中之一。

这不需要 100% 的识别或者任何东西，这更多的是我想创建的附加功能，我只是不知道从哪里开始。我已经在谷歌上搜索了很多关于图像识别的信息，但没有发现太多帮助。

就其价值而言，我更喜欢使用 Python 来完成此操作。

Answer 1

Moshe 的答案仅涵盖匹配给定图片中仅包含一次的模板。以下是一次匹配多个的方法：（

import cv2
import numpy as np

img_rgb = cv2.imread('mario.png')
template = cv2.imread('mario_coin.png')
w, h = template.shape[:-1]

res = cv2.matchTemplate(img_rgb, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = .8
loc = np.where(res >= threshold)
for pt in zip(*loc[::-1]):  # Switch columns and rows
    cv2.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 0, 255), 2)

cv2.imwrite('result.png', img_rgb)

注意：我更改并修复了原始代码中的一些“错误”）

结果：

< /a>

来源： https://opencv24-python-tutorials.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_template_matching/py_template_matching.html#template-matching-with-multiple-objects

Answer 2

对于任何将来偶然发现这一点的人。

这可以通过模板匹配来完成。总结一下（我的理解），模板匹配会寻找一个图像在另一图像中的精确匹配。

以下是如何在 Python 中执行此操作的示例：

import cv2

method = cv2.TM_SQDIFF_NORMED

# Read the images from the file
small_image = cv2.imread('small_image.png')
large_image = cv2.imread('large_image.jpeg')

result = cv2.matchTemplate(small_image, large_image, method)

# We want the minimum squared difference
mn,_,mnLoc,_ = cv2.minMaxLoc(result)

# Draw the rectangle:
# Extract the coordinates of our best match
MPx,MPy = mnLoc

# Step 2: Get the size of the template. This is the same size as the match.
trows,tcols = small_image.shape[:2]

# Step 3: Draw the rectangle on large_image
cv2.rectangle(large_image, (MPx,MPy),(MPx+tcols,MPy+trows),(0,0,255),2)

# Display the original image with the rectangle around the match.
cv2.imshow('output',large_image)

# The image is only displayed if we call this
cv2.waitKey(0)

Answer 3

OpenCV 有一个 Python 界面，你可以看看。如果字符不要改变太多，您可以尝试使用 matchTemplate 函数。

这里是他们的官方教程（本教程是使用 C++ 接口编写的，但您应该能够从中很好地了解如何在 Python 中使用该函数）。

Answer 4

重要提示：matchTemplate 甚至能够检测调整大小和旋转的模板。这是代码和输出。

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

image = cv2.imread('/content/picture.png')
template = cv2.imread('/content/penguin.png')
heat_map = cv2.matchTemplate(image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

h, w, _ = template.shape
y, x = np.unravel_index(np.argmax(heat_map), heat_map.shape)
cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w, y+h), (0,0,255), 5)

plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))

图像：
图片
模板：
企鹅
结果：
检测到

详细说明在这里（我的博客）：simple-ai.net/find-and-replace-in-image