Pythonのテンプレートマッチングのプログラムコードをループ化したい

Question

前提・実現したいこと

Pythonのテンプレートマッチングのプラグラムコードをループ化して簡略化したいと思っております。camera.jpgと1.jpgから8.jpgまでの画像をそれぞれテンプレートマッチングさせるコードになります。temp1 = cv2.imread("1.jpg")の部分からmatch_val[8] = max_valueの部分までを、1から8までいちいちコードを書くと長いのでループ化して短縮したいと思っているのですが初心者なもので書き方がよく分かりません。お願いいたします。

該当のソースコード

import cv2
import numpy as np

""" select_point関数(変換元画像の座標選択) """
def select_point(event, x, y, flags, param):
    if event == cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON:
        cv2.circle(img, (x,y), 3, (255,0,0), -1)
        points.append(x)
        points.append(y)
        print(points)
        print()
        
""" グローバル変数など """
img = cv2.imread('camera.jpg')
rows, cols, ch = img.shape
points = []

cv2.namedWindow('input')
cv2.setMouseCallback('input', select_point)

""" マウス操作(4点を選択) """
while(1):
    cv2.imshow('input',img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27: break

""" ホモグラフィ変換 """
pts1 = np.float32([[points[0],points[1]],[points[2],points[3]],[points[4],points[5]],[points[6],points[7]]])
pts2 = np.float32([[200,10],[620,10],[620,430],[200,430]])

# 変換行列の作成
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)

# 画像の変換
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (800, 600))

# 変換結果の表示
cv2.imshow('perspective',dst)
cv2.imwrite("image.jpg", dst)

""" """
match_val = {}
img = dst[40:223, 8:138]
cv2.imwrite("image.jpg",img)

temp1 = cv2.imread("1.jpg")
temp2 = cv2.imread("2.jpg")
temp3 = cv2.imread("3.jpg")
temp4 = cv2.imread("4.jpg")
temp5 = cv2.imread("5.jpg")
temp6 = cv2.imread("6.jpg")
temp7 = cv2.imread("7.jpg")
temp8 = cv2.imread("8.jpg")

# グレースケール変換
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)   
temp1 = cv2.cvtColor(temp1, cv2.COLOR_RGB2GRAY)   
temp2 = cv2.cvtColor(temp2, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
temp3 = cv2.cvtColor(temp3, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
temp4 = cv2.cvtColor(temp4, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
temp5 = cv2.cvtColor(temp5, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
temp6 = cv2.cvtColor(temp6, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
temp7 = cv2.cvtColor(temp7, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
temp8 = cv2.cvtColor(temp8, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

# テンプレート画像の高さ・幅
h, w = temp1.shape

# テンプレートマッチング（OpenCVで実装）
match = cv2.matchTemplate(gray, temp1, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
min_value, max_value, min_pt, max_pt = cv2.minMaxLoc(match)
pt = max_pt
print(min_value, max_value, min_pt, max_pt)
match_val[1] = max_value  # テンプレート画像1を使ってテンプレートマッチングしたときの類似度の最大値を保存

match = cv2.matchTemplate(gray, temp2, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
min_value, max_value, min_pt, max_pt = cv2.minMaxLoc(match)
pt = max_pt
print(min_value, max_value, min_pt, max_pt)
match_val[2] = max_value  # テンプレート画像2を使ってテンプレートマッチングしたときの類似度の最大値を保存

match = cv2.matchTemplate(gray, temp3, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
min_value, max_value, min_pt, max_pt = cv2.minMaxLoc(match)
pt = max_pt
print(min_value, max_value, min_pt, max_pt)
match_val[3] = max_value  # テンプレート画像2を使ってテンプレートマッチングしたときの類似度の最大値を保存

match = cv2.matchTemplate(gray, temp4, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
min_value, max_value, min_pt, max_pt = cv2.minMaxLoc(match)
pt = max_pt
print(min_value, max_value, min_pt, max_pt)
match_val[4] = max_value  # テンプレート画像2を使ってテンプレートマッチングしたときの類似度の最大値を保存

match = cv2.matchTemplate(gray, temp5, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
min_value, max_value, min_pt, max_pt = cv2.minMaxLoc(match)
pt = max_pt
print(min_value, max_value, min_pt, max_pt)
match_val[5] = max_value  # テンプレート画像2を使ってテンプレートマッチングしたときの類似度の最大値を保存

match = cv2.matchTemplate(gray, temp6, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
min_value, max_value, min_pt, max_pt = cv2.minMaxLoc(match)
pt = max_pt
print(min_value, max_value, min_pt, max_pt)
match_val[6] = max_value  # テンプレート画像2を使ってテンプレートマッチングしたときの類似度の最大値を保存

match = cv2.matchTemplate(gray, temp7, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
min_value, max_value, min_pt, max_pt = cv2.minMaxLoc(match)
pt = max_pt
print(min_value, max_value, min_pt, max_pt)
match_val[7] = max_value  # テンプレート画像2を使ってテンプレートマッチングしたときの類似度の最大値を保存

match = cv2.matchTemplate(gray, temp8, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
min_value, max_value, min_pt, max_pt = cv2.minMaxLoc(match)
pt = max_pt
print(min_value, max_value, min_pt, max_pt)
match_val[8] = max_value  # テンプレート画像2を使ってテンプレートマッチングしたときの類似度の最大値を保存

# 類似度が一番大きいときのキーの値を出力する。
max_no = max(match_val, key=match_val.get)
print()
print(f"{max_no}です")

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Answer 1

from glob import glob
imagelist = glob("*.jpg")

上記でカレントディレクトリ内の「.jpg」で終わるファイル名のリストが取得できますので、そのリストをforループで回すと良いと思います。
ファイル名が必ず「数字一桁.jpg」であれば
imagelist = glob("[0-9].jpg")
という書き方もできます。