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    创建日期:    2020/10/14
    创建时间:    12:10
    文件名字：   C:\Users\17806\Desktop\靶标特征点提取\templateMatching\getPoints.cpp
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    文件功能：
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    作者:        K&J
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    修改人：     
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    版本号：     V1.0.1
    版权所有：   K&J(康杰)
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//                      头文件、宏、命名空间                        //
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#include <iostream>  
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "GetAllMinLoc.h"
using namespace cv;
using namespace std;
//------------------------------------------------------------------//
//                          全局变量声明                            //
//------------------------------------------------------------------//

//------------------------------------------------------------------//
//                          全局函数声明                            //
//------------------------------------------------------------------//

//------------------------------------------------------------------//
//                         主函数，程序入口                         //
//------------------------------------------------------------------//
int main()
{
    Mat img = imread("0.jpg");//从指定路径加载图像
    Mat img_temp = imread("模板1.jpg");
    if (!img.data || !img_temp.data)//加载图像失败
    {
        printf("Fault to load image!\n\r");
        return -1;
    }
    namedWindow("【模板图像】", 0);
    namedWindow("【待测图像】", 0);
    namedWindow("【结果图像】", 0);
    resizeWindow("【模板图像】", img.cols / 2, img.rows / 2);
    resizeWindow("【待测图像】", img_temp.cols / 2, img_temp.rows / 2);
    resizeWindow("【结果图像】", img.cols / 2, img.rows / 2);
    imshow("【待测图像】", img);
    imshow("【模板图像】", img_temp);

    //调用函数检测
    vector<Point> P;//存储所有检测目标的坐标
    GetAllMinLoc(img, img_temp, 0.1, Scalar(0, 0, 0), &P);
    //根据获取的全部坐标数据圈出待检测目标
    for (int k = 0; k < P.size(); k++)
    {
        Point loc = P[k];
        rectangle(img, Rect(loc.x, loc.y, img_temp.cols, img_temp.rows), Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
    }
    imshow("【结果图像】", img);
    waitKey(0);
    return 0;

}
//------------------------------------------------------------------//
//                            子函数实现                            //
//------------------------------------------------------------------//
/*
 *函数功能：基于matchTemplate函数检测原图像中所有的目标
 *参数说明：
 *         image：输入原图像
 *         templ：输入的模板图像
 *         sim:   相似度，0~1之间，越接近0越相似
 *         mask： 覆盖区颜色,一般情况下直接取黑色即可Scalar(0,0,0)
 *         *all_min_loc：所有匹配到的目标的坐标
 */
#include "GetAllMinLoc.h"
void GetAllMinLoc(Mat image, Mat templ, double sim, Scalar mask, vector<Point>* all_min_loc)
{
  bool test = true;
  int i = 0;
  int src_Width = image.cols, src_Height = image.rows;
  int templ_Width = templ.cols, templ_Height = templ.rows;
  double min_value, max_value;
  Point min_Loc, max_Loc;
  Mat img_result;
  Mat img_clon = image.clone();
  if (templ_Width > src_Width || templ_Height > src_Height)printf("模板尺寸大于原图像，请选择正确的模板\n");
  while (1)
  {
    matchTemplate(img_clon, templ, img_result, TM_SQDIFF_NORMED);
    minMaxLoc(img_result, &min_value, &max_value, &min_Loc, &max_Loc);
    if (min_value < sim)//检测结果符合预期范围
    {
      all_min_loc->push_back(min_Loc);
      rectangle(img_clon, Rect(min_Loc.x, min_Loc.y, templ_Width, templ_Height), mask, -1);//掩盖检测到的第一块区域
    }
    else break;
  }
}

效果不是很好，而且速度很慢，受图片质量影响很大。

OpenCV-模板匹配_scala

OpenCV-模板匹配_scala_02

OpenCV-模板匹配_scala_03