opencvでパターンマッチング(異なるサイズ)

前回、パターンマッチを試しましたが、異なるサイズに対応できていなかったので、今回は異なるサイズに対するパターンマッチングを試してみます。

なお、回転とかも同じ考え方でできると思うので傾き違いに関しては割愛します。
また、アルゴリズムについては勉強したわけではないので王道があるのかとかは知らないですし、パフォーマンス面も考慮していません。

環境
使用するライブラリ
異なるサイズへのパターンマッチ
おしまい

環境

VSCode
python 3.11.0

使用するライブラリ

パッケージのインストール方法についてはこちら

異なるサイズへのパターンマッチ

考え方

何もひねっていません。
サイズが違うと検出できないなら、サイズを変えながら総当たりするだけです。

コード

import cv2
import numpy as np
    
def show_image(title, image):
    cv2.imshow(title, image)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()
  
def pattern_match():
    file_image = r"./google.png"
    file_template = r"./google_template.png"
  
    image = cv2.imread(file_image)
    template = cv2.imread(file_template)
  
    image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    show_image("img", image_gray)
    template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  
    ret_image = image.copy()
    for i in range(10,100,5):
        t2 = template_gray.copy()
        t3 = cv2.resize(t2, None, fx=i/100, fy=i/100, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
  
        result = cv2.matchTemplate(image_gray, t3, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        loc = np.where(result > 0.7)
        w, h = t3.shape
        for pt in zip(*loc[::-1]):
            ret_image = cv2.rectangle(ret_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)
    
    show_image("img", ret_image)
    
if __name__=="__main__":
    pattern_match()

サイズを変えながら繰り返し

ret_image = image.copy()
for i in range(10,100,5):
    t2 = template_gray.copy()
    t3 = cv2.resize(t2, None, fx=i/100, fy=i/100, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
  
    result = cv2.matchTemplate(image_gray, t3, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

テンプレート画像を10％～100％の間で5％刻みに繰り返します。
リサイズはcv2.resize()で割合指定でサイズ変更しています。
一応、滑らかに拡縮してほしいので補間モードはcv2.INTER_CUBICを指定しました。

一致度でフィルタをかける

cv2.minMaxLoc()では一つしか検出できないので、探し方を変えます。

loc = np.where(result > 0.7)
w, h = t3.shape
for pt in zip(*loc[::-1]):
    ret_image = cv2.rectangle(ret_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)