scikit-image でテンプレートマッチング

match_template というそのものズバリな関数があります。

skimage.feature.match_template(image, template, pad_input=False, mode='constant', constant_values=0)

公式ドキュメント

Module: feature — skimage docs
Template Matching — skimage docs

使用例1

第1引数に入力画像、第2引数にテンプレート画像を指定すればOK。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import skimage
import skimage.feature
import skimage.io
from matplotlib.patches import Rectangle

img = skimage.io.imread('img.png', as_gray=True)
img = skimage.img_as_ubyte(img)
templ = skimage.io.imread('templ.png', as_gray=True)
templ = skimage.img_as_ubyte(templ)

result = skimage.feature.match_template(img, templ)
r, c = np.unravel_index(np.argmax(result), result.shape)

plt.figure()
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.imshow(templ, vmin=0, vmax=255, cmap='gray')

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.imshow(img, vmin=0, vmax=255, cmap='gray')
rect = Rectangle((c, r),
                 templ.shape[1],
                 templ.shape[0],
                 fill=False,
                 color='red')
plt.gca().add_patch(rect)

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.imshow(result, vmin=-1, vmax=1, cmap='bwr')

plt.savefig('figure.png')
plt.close()

使用例2

pad_input=True とすると、テンプレート画像が入力画像から多少はみ出していても検出できるようになります。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import skimage
import skimage.feature
import skimage.io
from matplotlib.patches import Rectangle

img = skimage.io.imread('img.png', as_gray=True)
img = skimage.img_as_ubyte(img)
templ = skimage.io.imread('templ.png', as_gray=True)
templ = skimage.img_as_ubyte(templ)

result = skimage.feature.match_template(img, templ, pad_input=True)
r, c = np.unravel_index(np.argmax(result), result.shape)

plt.figure()
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.imshow(templ, vmin=0, vmax=255, cmap='gray')

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.imshow(img, vmin=0, vmax=255, cmap='gray')
rect = Rectangle((c - templ.shape[1] // 2, r - templ.shape[0] // 2),
                 templ.shape[1],
                 templ.shape[0],
                 fill=False,
                 color='red')
plt.gca().add_patch(rect)

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.imshow(result, vmin=-1, vmax=1, cmap='bwr')

plt.savefig('figure.png')
plt.close()