如何识别与查询图像模板匹配的图像中的不同颜色对象？

Question

import numpy as np
import cv2
import os

dir = 'C:\\Project\\Interview Packet'
os.chdir(dir)

image = cv2.imread('us_flag_color.png')
template = cv2.imread('mask.png')

imageGray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
templateGray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

template = cv2.Canny(template, 50, 200)

result = cv2.matchTemplate(imageGray, templateGray, cv2.TM_SQDIFF)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)

w, h = template.shape[:2]
threshold = 0.8*max_val
loc = np.where( result >= threshold)
for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)

cv2.imwrite("res.png", image)

我有一面带有星星的美国国旗和一个由黑色星星组成的蒙版图像。使用蒙版图像，我想检测美国国旗中的所有星星，尽管颜色不同。当我使用上面的代码时，我只能识别标记为白色的星星，如下图所示。

红色的盒子下面有一个黑色的星星，与蒙版图像中的星星相匹配。我猜这是因为我使用灰色图像来识别这些星星。如下图，彩色星星在变灰的过程中会变淡，算法无法将其与背景颜色区分开来。

原图如下：

• 掩码：
• 美国国旗：

Answer 1

通常，我在HSV 颜色空间中处理带有颜色信息的图像。我分析了RGB和HSV的不同频道，发现V频道最适合这个问题。

BGR:

HSV:

然后做模板匹配，我明白了：

---

我想也许使用findContours 也可以完成这项工作。