import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# template matching
def Template_matching(img, template):
    # get original image shape
    H, W, C = img.shape

    # get template image shape
    Ht, Wt, Ct = template.shape

    # Templete matching
    # prepare x, y index
    i, j = -1, -1
    # prepare evaluate value
    v = 255 * H * W * C

    for y in range(H - Ht):
        for x in range(W - Wt):
            # get SAD value
            _v = np.sum(np.abs(img[y : y + Ht, x : x + Wt] - template))

            # if SAD is min
            if _v < v:
                v = _v
                i, j = x, y

    out = img.copy()
    # draw rectangle
    cv2.rectangle(out, pt1=(i, j), pt2=(i+Wt, j+Ht), color=(0,0,255), thickness=1)
    out = out.astype(np.uint8)

    return out

# Read image
img = cv2.imread("imori.jpg").astype(np.float32)

# Read templete image
template = cv2.imread("imori_part.jpg").astype(np.float32)

# Template matching
out = Template_matching(img, template)

                
# Save result
cv2.imwrite("out.jpg", out)
cv2.imshow("result", out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
pythonを用いて、かつテンプレートマッチングのSADを用いて、imori_part.jpgがimori.jpgのどこに位置するかをimori.jpgの赤の矩形で図示せよ。

SAD(Sum of Absolute Difference)とは画素値の差分の絶対値の和を類似度にする手法であり、Sが最小の位置がマッチング位置となる。

S = Sum_{x=0:w, y=0:h} |I(i+x, j+y) - T(x, y)|