回答編集履歴
2
あ
answer
CHANGED
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@@ -23,7 +23,7 @@
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23
23
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24
24
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# 最も類似度が高い位置と低い位置を取得
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25
25
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minVal, maxVal, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(result)
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-
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26
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+
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27
27
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28
28
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if maxVal >= 0.8:
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29
29
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img[
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@@ -32,7 +32,4 @@
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32
32
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] = 255
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33
33
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34
34
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return img
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35
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-
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36
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-
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37
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-
imshow(erase_img("a.png", "b.png"))
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38
35
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```
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1
修正
answer
CHANGED
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@@ -7,5 +7,32 @@
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7
7
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] = 255 # 白塗りして保存
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8
8
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```
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9
9
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-
それはそうとして、
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10
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+
それはそうとして、`if num == 1`、つまり、類似度が厳密に1になるというのは、テンプレート画像と全く同じ画素を持つ領域が検索対象の画像にある場合ですので、まずこの条件には引っかからないでしょう。
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+
`if maxVal >= 0.8:` のように条件をゆるめてみてはどうでしょうか
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+
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## 修正後のコード
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+
```python
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+
import cv2
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+
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+
def erase_img(img_path, templ_path):
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+
img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
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+
templ = cv2.imread(templ_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
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+
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-
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+
result = cv2.matchTemplate(img, templ, cv2.TM_CCORR_NORMED)
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+
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+
# 最も類似度が高い位置と低い位置を取得
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+
minVal, maxVal, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(result)
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+
print(result)
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+
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+
if maxVal >= 0.8:
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+
img[
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+
maxLoc[1] : maxLoc[1] + templ.shape[0],
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+
maxLoc[0] : maxLoc[0] + templ.shape[1],
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+
] = 255
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+
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+
return img
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+
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+
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+
imshow(erase_img("a.png", "b.png"))
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+
```
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