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opencv+python实现图像匹配
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模板匹配与特征匹配python的版本及依赖的库的安装opencv+python模板匹配[^1]匹配材料模板匹配Template Matching----单目标匹配模板匹配Template Matching----多目标匹配
opencv+python特征匹配[^2]匹配材料BFMatching描述特征点--运行结果不精确基于FLANN的匹配器(FLANN based Matcher)描述特征点基于FLANN的匹配器(FLANN based Matcher)定位图片
参考资料
模板匹配与特征匹配
模板匹配：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，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。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，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。特征匹配：所谓特征匹配(FBM)，就是指将从影像中提取的特征作为共轭实体,而将所提特征属性或描述参数(实际上是特征的特征，也可以认为是影像的特征)作为匹配实体，通过计算匹配实体之间的相似性测度以实现共轭实体配准的影像匹配方法。在匹配目标发生旋转或大小变化时，该算法依旧有效。
python的版本及依赖的库的安装
#版本python 3.7.1
pip install numpy==1.15.3
pip install matplotlib==3.0.1
pip install opencv-python==3.4.2.16
pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16
opencv+python模板匹配1
匹配材料
目标图片：target.jpg  模板图片：template.jpg 
模板匹配Template Matching----单目标匹配
#opencv模板匹配----单目标匹配
import cv2
#读取目标图片
target = cv2.imread("target.jpg")
#读取模板图片
template = cv2.imread("template.jpg")
#获得模板图片的高宽尺寸
theight, twidth = template.shape[:2]
#执行模板匹配，采用的匹配方式cv2.TM_SQDIFF_NORMED
result = cv2.matchTemplate(target,template,cv2.TM_SQDIFF_NORMED)
#归一化处理
cv2.normalize( result, result, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, -1 )
#寻找矩阵（一维数组当做向量，用Mat定义）中的最大值和最小值的匹配结果及其位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
#匹配值转换为字符串
#对于cv2.TM_SQDIFF及cv2.TM_SQDIFF_NORMED方法min_val越趋近与0匹配度越好，匹配位置取min_loc
#对于其他方法max_val越趋近于1匹配度越好，匹配位置取max_loc
strmin_val = str(min_val)
#绘制矩形边框，将匹配区域标注出来
#min_loc：矩形定点
#(min_loc[0]+twidth,min_loc[1]+theight)：矩形的宽高
#(0,0,225)：矩形的边框颜色；2：矩形边框宽度
cv2.rectangle(target,min_loc,(min_loc[0]+twidth,min_loc[1]+theight),(0,0,225),2)
#显示结果,并将匹配值显示在标题栏上
cv2.imshow("MatchResult----MatchingValue="+strmin_val,target)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
运行结果： 
#opencv模板匹配----多目标匹配
import cv2
import numpy
#读取目标图片
target = cv2.imread("target.jpg")
#读取模板图片
template = cv2.imread("template.jpg")
#获得模板图片的高宽尺寸
theight, twidth = template.shape[:2]
#执行模板匹配，采用的匹配方式cv2.TM_SQDIFF_NORMED
result = cv2.matchTemplate(target,template,cv2.TM_SQDIFF_NORMED)
#归一化处理
#cv2.normalize( result, result, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, -1 )
#寻找矩阵（一维数组当做向量，用Mat定义）中的最大值和最小值的匹配结果及其位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
#绘制矩形边框，将匹配区域标注出来
#min_loc：矩形定点
#(min_loc[0]+twidth,min_loc[1]+theight)：矩形的宽高
#(0,0,225)：矩形的边框颜色；2：矩形边框宽度
cv2.rectangle(target,min_loc,(min_loc[0]+twidth,min_loc[1]+theight),(0,0,225),2)
#匹配值转换为字符串
#对于cv2.TM_SQDIFF及cv2.TM_SQDIFF_NORMED方法min_val越趋近与0匹配度越好，匹配位置取min_loc
#对于其他方法max_val越趋近于1匹配度越好，匹配位置取max_loc
strmin_val = str(min_val)
#初始化位置参数
temp_loc = min_loc
other_loc = min_loc
numOfloc = 1
#第一次筛选----规定匹配阈值，将满足阈值的从result中提取出来
#对于cv2.TM_SQDIFF及cv2.TM_SQDIFF_NORMED方法设置匹配阈值为0.01
threshold = 0.01
loc = numpy.where(result |
可以看到显示的min_val的值为0.0，说明完全匹配。【本文地址】
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