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1.创作需求

我们通常需要从一幅图中找到自己想要的信息，例如从一堆表情中找到，自己需要的表情。

2.创作思路

1.使用模板图片作为卷积核与原图进行卷积运算，得出匹配度超过某一阈值的范围。

2.对该部分进行框选

3.工具

主要使用opencv库实现，通过

cv2.matchTemplate（）函数进行实现。

4.代码实现

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像
# 路径不可以有汉字
original_image = cv2.imread('picture.png')
# 转化为灰度图方便计算
gray_image = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 显示原图
plt.figure(figsize=(20, 20))
plt.imshow(cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 转换颜色空间以匹配matplotlib
plt.title('Original Image')
plt.axis('off')
plt.show()# 显示灰度图
plt.figure(figsize=(20, 20))
plt.imshow(gray_image, cmap='gray')
plt.title('Grayscale Image')
plt.axis('off')
plt.show()# 加载模板
# 想要从原图中找到的部分
# 这里截取原图中一个表情
template = gray_image[90:180, 100:180]# 模板匹配
# 将选取表情与原图匹配
result = cv2.matchTemplate(gray_image, template, cv