рекомендация по методу обработки изображений opencv

#python #opencv #image-processing #pyautogui #matchtemplate

#python #opencv #обработка изображений #pyautogui #matchtemplate

Вопрос:

итак, я работаю над программой, которая сравнивает снимок экрана с шаблонным изображением. я закончил код распознавания изображений (по крайней мере, большую его часть (из того, что я знаю)), но он продолжает получать ложные срабатывания. прямо сейчас я использую CV_TM_CCOEFF, но я все еще не до конца понимаю, как каждый из них работает (я отстой в математике, и это тот, который порекомендовал друг), если я, оказывается, уже правильный, любой совет по этому поводу был бы высоко оценен. код :

 import pyautogui as cpt
import cv2
import imutils
import time
time.sleep(3)
def show(x):
    cv2.imshow(x,x)
    cv2.waitKey(0)
path2=r"C:UsersassawOneDriveDesktopprojectpy.png"
template=cv2.imread(path2)
w=template.shape[0]
h=template.shape[1]
method=5
a=cpt.screenshot(region=(70,40, 100,400))
a = cv2.cvtColor(np.array(a),cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imwrite("picture.png",a)
img= cv2.imread("picture.png")
res = cv2.matchTemplate(img,template,method)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
top_left=max_loc
bottom_right = (top_left[0]   w, top_left[1]   h)
cv2.rectangle(res,top_left, bottom_right, 100, 1)
cv2.imwrite("local.png",res)
im= cv2.imread("local.png")
show(a)
show(im)
  

в качестве примечания, если кто-нибудь может объяснить эту строку кода о том, как это работает, это было бы оценено

 top_left=max_loc
bottom_right = (top_left[0]   w, top_left[1]   h)
cv2.rectangle(res,top_left, bottom_right, 100, 1)
  

заранее спасибо!

Комментарии:

1. Не могли бы вы объяснить, что должен делать код и с какой ошибкой вы столкнулись?

2. Примеры изображений могут быть полезны для ответа на вопрос. Вы можете представить алгоритм сопоставления шаблонов так, как будто вы перемещаете шаблон по изображению и выбираете точку, где он больше всего подходит к изображению. Если вы хотите, вы можете выбрать пороговое значение и исключить неправильные соответствия для случаев, когда шаблон отсутствует на изображении. Выбранный вами метод влияет на этот порог.