Используйте cv find_template для завершения поиска маленьких изображений в больших изображениях.
import aircv as ac
from PIL import Image
class CompareImage():
# 可以通过confidencevalue来调节相似程度的阈值，小于阈值不相似
def matchImg(self, imgsrc, imgobj, phone_x, phone_y, confidencevalue=0): # imgsrc=原始图像，imgobj=待查找的图片
imsrc = ac.imread(imgsrc)
imobj = ac.imread(imgobj)
match_result = ac.find_template(imsrc, imobj, confidencevalue)
print(match_result)
if match_result is not None:
match_result['shape'] = (imsrc.shape[1], imsrc.shape[0]) # 0为高，1为宽
x, y = match_result['result'] # 标准图中小图位置x,y
shape_x, shape_y = tuple(map(int, match_result['shape'])) # 标准图中x,y
position_x, position_y = int(phone_x * (x / shape_x)), int(phone_y * (y / shape_y))
else:
return None,None,None,None
# print(match_result)
# return match_result
return position_x, position_y, str(match_result['confidence'])[:4], match_result
def fixed_size(self, width, height, infile, outfile):
"""按照固定尺寸处理图片"""
im = Image.open(infile)
out = im.resize((width, height), Image.ANTIALIAS)
out.save(outfile)
def get_picture_size(self, imgsrc):
'''获取图片长，宽'''
imsrc = ac.imread(imgsrc)
y, x, z = imsrc.shape
return x, y
result = CompareImage().matchImg("333333.jpg","222222.png",10,10)
zuobiao = result[3]["rectangle"]
xmin = zuobiao[0][0]
ymin = zuobiao[0][1]
xmax = zuobiao[2][0]
ymax = zuobiao[3][1]
# 在原始图片上绘制相似的区域
import cv2
image = cv2.imread('333333.jpg')
cv2.rectangle(image, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (0, 0, 255), 2)
cv2.imwrite('2.jpg', image)
Изображение используемого теста выглядит следующим образом:
- Изображение для обнаружения
- Исходное изображение
Результаты поиска показаны на рис.