Python - OpenCV: Template Matching - Normalized Cross Correlation (NCC ZNCC)

#python #opencv #ncc #zncc Python - OpenCV: Template Matching - Normalized Cross Correlation (NCC ZNCC) 00:00 pip install opencv-python 03:00 ZNCC 04:00 NCC https://www.geeksforgeeks.org/template-matching-using-opencv-in-python/ # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np def template_matching_ncc(src, temp): # 画像の高さ・幅を取得 h, w = src.shape ht, wt = temp.shape # スコア格納用の2次元リスト score = np.empty((h-ht, w-wt)) # 配列のデータ型をuint8からfloatに変換 src = np.array(src, dtype="float") temp = np.array(temp, dtype="float") # 走査 for dy in range(0, h - ht): for dx in range(0, w - wt): # 窓画像 roi = src[dy:dy + ht, dx:dx + wt] # NCCの計算式 num = np.sum(roi * temp) den = np.sqrt((np.sum(roi ** 2))) * np.sqrt(np.sum(temp ** 2)) if den == 0: score[dy, dx] = 0 score[dy, dx] = num / den # スコアが最大(1に最も近い)の走査位置を返す pt = np.unravel_index(score.argmax(), score.shape) return (pt[1], pt[0]) # 入力画像の読み込み img = cv2.imread("C:/\learn_python/ncc/messi.png") temp = cv2.imread("C:/\learn_python/ncc/template.png") # グレースケール変換 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) temp = cv2.cvtColor(temp, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # テンプレート画像の高さ・幅 h, w = temp.shape # テンプレートマッチング（NumPyで実装） pt = template_matching_ncc(gray, temp) # テンプレートマッチングの結果を出力 cv2.rectangle(img, (pt[0], pt[1]), (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 0, 200), 3) # 結果を出力 cv2.imwrite("C:/\learn_python/ncc/output.png", img)

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