Многоуровневое сопоставление шаблонов в режиме реального времени - PullRequest
Новая
       19

Многоуровневое сопоставление шаблонов в режиме реального времени

2 голосов
/ 28 апреля 2019

Я смог сделать сопоставление шаблонов из изображений из этого , и я применил то же самое к реальному времени, что означает, что я прошел по кадрам. Но, похоже, он не соответствует шаблону с фреймами, и я понял, что найдено (переменная учета) всегда None. 

import cv2 as cv2
import numpy as np
import imutils


def main():

    template = cv2.imread("C:\\Users\\Manthika\\Desktop\\opencvtest\\template.jpg")
    template = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    template = cv2.Canny(template, 50, 200)
    (tH, tW) = template.shape[:2]
    cv2.imshow("Template", template)

    windowName = "Something"
    cv2.namedWindow(windowName)
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    if cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
    else:
        ret = False

    # loop over the frames to find the template
    while ret:
        # load the image, convert it to grayscale, and initialize the
        # bookkeeping variable to keep track of the matched region
        ret, frame = cap.read()
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        found = None

        # loop over the scales of the image
        for scale in np.linspace(0.2, 1.0, 20)[::-1]:
            # resize the image according to the scale, and keep track
            # of the ratio of the resizing
            resized = imutils.resize(gray, width=int(gray.shape[1] * scale))
            r = gray.shape[1] / float(resized.shape[1])

            # if the resized image is smaller than the template, then break
            # from the loop
            if resized.shape[0] < tH or resized.shape[1] < tW:
                break

            # detect edges in the resized, grayscale image and apply template
            # matching to find the template in the image
            edged = cv2.Canny(resized, 50, 200)
            result = cv2.matchTemplate(edged, template, cv2.TM_CCOEFF)
            (_, maxVal, _, maxLoc) = cv2.minMaxLoc(result)

            # if we have found a new maximum correlation value, then update
            # the bookkeeping variable
            if found is None or maxVal > found[0]:
                found = (maxVal, maxLoc, r)
                print(found)

            # unpack the bookkeeping variable and compute the (x, y) coordinates
            # of the bounding box based on the resized ratio
        print(found) # here is the PROBLEM, found is always none.
        if found is None:
            # just show only the frames if the template is not detected
            cv2.imshow(windowName, frame)
        else:
            (_, maxLoc, r) = found
            (startX, startY) = (int(maxLoc[0] * r), int(maxLoc[1] * r))
            (endX, endY) = (int((maxLoc[0] + tW) * r), int((maxLoc[1] + tH) * r))

            # draw a bounding box around the detected result and display the image
            cv2.rectangle(frame, (startX, startY), (endX, endY), (0, 0, 255), 2)
            cv2.imshow(windowName, frame)

        if cv2.waitKey(1) == 27:
            break

    cv2.destroyAllWindows()
    cap.release()


if __name__ == "__main__":
    main()

Пожалуйста, помогите мне решить эту проблему.

Шаблон:

enter image description here

1 Ответ

1 голос
/ 28 апреля 2019

Это, вероятно, ваша проблема: 

if resized.shape[0] < tH or resized.shape[1] < tW:
                break

Используемый вами шаблон размером 743x887 пикселей, выше его ширины. Эта форма не похожа на ту, что у большинства камер, она шире, чем высокая. Поэтому, если вы не используете камеру FullHD 1080p, выход используемой камеры, вероятно, уже меньше, чем шаблон (по высоте). Это прерывает цикл и приводит к found, равному None. Вы должны проверить это с помощью заявления о печати до перерыва.

Решение состоит в том, чтобы проверить разрешение вашей камеры и соответственно изменить размер шаблона до меньшего изображения.

Обновление:
Дополнительный вопрос в комментариях. Переберите все шаблоны, выполните matchTemplate и сравните значения корреляции, чтобы получить наиболее подходящий шаблон. 

# create an array with template images and set variables
templates = [templ1,templ2,templ3,templ4,templ5]
curr_max = 0
index = 0

# find the best match
for i in range(len(templates)):
    # perform matchtemplate
    res= cv2.matchTemplate(img,templates[i],cv2.TM_CCOEFF)
    # get the highest correlation value of the result
    maxVal = res.max()
    # if the correlation is highest thus far, store the value and index of template
    if maxVal > curr_max:
        curr_max = maxVal
        index = i

# print index of template with highest correlation
print(index)
...