pyautogui.locatecenteronscreen() 的 opencv python 替代方案，仅用于图像而不是屏幕答案

【问题标题】：opencv python alternative for pyautogui.locatecenteronscreen(), just for an image instead of screenpyautogui.locatecenteronscreen() 的 opencv python 替代方案，仅用于图像而不是屏幕
【发布时间】：2021-03-22 06:54:33
【问题描述】：

我想知道如何在 python 中使用 opencv (cv2) 来替代 pyautogui.locatecenteronscreen() 函数，只使用图像而不是屏幕。我会尝试使用一个例子。

可能是用户定义的函数，locateCenterOfTemplate("Path/to/template.png") 现在因为我使用截图作为原始图像，它会和我一样使用 pyautoguis，但出于我的主要目的，我不会使用。

import cv2
import pyautogui

pyautogui.screenshot(Path/to/original_image.png)

def locateCenterOfTemplate(image, template, accuracy=100,
region=#whole screen idk how to do this eaither):


temp = locateCenterOfTemplate("Path/to/original_image.png", "Path/to/template.png")
# now variable "temp" is the same as the posision of the center of the template,
# inside of the source immage
pyautogui.click(temp)

基本上，我希望将模板与区域、置信度以及模板和原始图像作为功能匹配:)

谢谢:D

【问题讨论】：

标签： python-3.x opencv cv2 template-matching

【解决方案1】：

如果您使用cv2.imread(path) 加载图像和模板。您可以使用cv2.matchTemplate。不久前，我使用此代码匹配屏幕上的所有模板，其置信度高于threshold。您可以使用debug=True，在找到的红色模板周围画一个框（cv2 使用 BGR）。

 def match_all(image, template, threshold=0.8, debug=False, color=(0, 0, 255)):
        """ Match all template occurrences which have a higher likelihood than the threshold """
        width, height = template.shape[:2]
        match_probability = cv2.matchTemplate(image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        match_locations = np.where(match_probability >= threshold)

        # Add the match rectangle to the screen
        locations = []
        for x, y in zip(*match_locations[::-1]):
            locations.append(((x, x + width), (y, y + height)))

            if debug:
                cv2.rectangle(image, (x, y), (x + width, y + height), color, 1)
        return locations

它将返回匹配区域的边界框列表。如果只想返回最高匹配，则应将match_locations 行调整为：

match_location = np.unravel_index(match_probability.argmax(), match_probability.shape)

或者，如果您可以使用其他库，您可以查看Multi-Template-Matching，它返回一个带有模板名称、边界框和分数的 pandas DataFrame。

【讨论】：