使用Python+OpenCV进行图像模板匹配，Match Template实例－找到百度首页按钮并点击
本文主要参考：http://www.51testing.com/html/01/n-3721401.html
为理解opencv函数，参考了http://woshicver.com/
意图：准备一张小图，在电脑屏幕上找到小图坐标，并点击。
1 安装 opencv 和 numpy：
pip3 install opencv-python
上述命令将 opencv 和 numpy都安装了，可以在类似D:\Python36\Lib\site-packages目录下看到
2 准备小图，用浏览器打开baidu.com，用截图工具或PrtSc键截取百度首页的那个“百度一下”button,另存为bd.png
3、用程序截屏，存为screen.png,导入两张图片，匹配，找到坐标，点击。
由于还没有PIL，先pip3 install PIL 结果提示：No matching distribution found for PIL
参考https://blog.csdn.net/weixin_34214500/article/details/85974177
先 pip3 install Pillow 提示已经安装了... ...尴尬
为了进行鼠标点击，安装pyautogui
pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ pyautogui
最终代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
import pyautogui
import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageGrab
#截屏，同时提前准备一张屏幕上会出现的小图bd.png
im = ImageGrab.grab()
im.save('screen.png','png')
#加载原始RGB图像
img_rgb = cv2.imread("screen.png")
#创建一个原始图像的灰度版本，所有操作在灰度版本中处理，然后在RGB图像中使用相同坐标还原
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#加载将要搜索的图像模板
template = cv2.imread('bd.png',0)
#使用matchTemplate对原始灰度图像和图像模板进行匹配
res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
#设定阈值,0.7应该可以
threshold = 0.999
#res大于99.9%
loc = np.where( res >= threshold)
#得到原图像中的坐标
for pt in zip(*loc[::-1]):
print(pt[0],pt[1])
pyautogui.click(pt[0],pt[1])
break
#cv2.destroyAllWindows()
print("the end")注意：测试时要把baidu首页的按钮显示在屏幕上。
另外代码好像还是写复杂了，应该可以直接用minMaxLoc获取坐标点。
另参考：https://www.cnblogs.com/mjk961/p/9129211.html
https://blog.csdn.net/weixin_42081389/article/details/87935735
https://www.jianshu.com/p/c20adfa72733
https://docs.opencv.org/master/
https://www.cnblogs.com/chjbbs/p/5077587.html
https://blog.csdn.net/weixin_34214500/article/details/85974177