یکی دیگر از کاربردهای مسئله تضیح داده شده در نوشته “کشف تصویر کوچک درون تصویر بزرگ با استفاده از پایتون و OpenCV” این هست که شما با استفاده از این کد می توانید یک نشانه خاص در کارت شناسایی را پیدا کرده و بر اساس آن تغییرات خاصی را اعمال کنید.

برای نمونه ما در اینجا یک نوع گواهینامه نمونه را که به صورت برعکس اسکن شده است به برنامه داده ایم و پس از پیدا کردن نشانه موجود در گوشه سمت راست و بالای کارت آن را به تعداد لازم rotate می کنیم تا تصویر گواهینامه با جهت درست نشان داده شود.

نمونه کد:

import cv2

def find_image_in_larger_image(small_image, large_image):

# Read images

# Check if images are loaded successfully

if small_image is None or large_image is None:

print("Error: Unable to load images.")

return None

# Get dimensions of both images

small_height, small_width = small_image.shape

large_height, large_width = large_image.shape

# Find the template (small image) within the larger image

result = cv2.matchTemplate(large_image, small_image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# Define a threshold to consider a match

threshold = 0.6

# Find locations where the correlation coefficient is greater than the threshold

locations = cv2.findNonZero((result >= threshold).astype(int))

# If no match is found

if locations is None:

return None

# Determine position of the matched areas

matched_positions = []

for loc in locations:

x, y = loc[0]

if x < large_width / 2:

position_x = "left"

else:

position_x = "right"

if y < large_height / 2:

position_y = "top"

else:

position_y = "bottom"

matched_positions.append((position_x, position_y))

return matched_positions

# Example usage

small_image_path = "mark.jpg"

large_image_path = "card.jpg"

small_image = cv2.imread(small_image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

large_image = cv2.imread(large_image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

rotated_large_image=large_image

positions = find_image_in_larger_image(small_image, large_image)

max_rotation = 10 # Set the maximum rotation limit

if positions:

position_x, position_y = positions[0]

print("Position: {}, {}".format(position_x, position_y))

while max_rotation>0:

max_rotation-=1

rotated_large_image = cv2.rotate(rotated_large_image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)

positions = find_image_in_larger_image(small_image, rotated_large_image)

if positions:

position_x, position_y = positions[0]

print("Position: {}, {}".format(position_x, position_y))

if(position_x=='right' and position_y=='top'):

cv2.imshow("Mark", small_image)

cv2.imshow("Original", large_image)

cv2.imshow("Result", rotated_large_image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

max_rotation=0

else:

print("No match found after {} rotations.".format(10-max_rotation))

else:

print("No match found after {} rotations.".format(10-max_rotation))

برای مشاهده در گیت هاب اینجا کلیک کنید.