opencv模板匹配实例代码 c++

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的计算机视觉库，可以用于模板匹配等图像处理任务。模板匹配通常涉及在一个大图像（也称作搜索图像）中寻找一个小图像（模板）的相似位置。下面是一个简单的C++ OpenCV模板匹配的例子：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main() {
    // 读取模板图片
    cv::Mat template_img = cv::imread("template.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    if (template_img.empty()) {
        std::cout << "无法加载模板图像" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 读取搜索图像
    cv::Mat search_img = cv::imread("search_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    if (search_img.empty()) {
        std::cout << "无法加载搜索图像" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 对模板图像进行归一化
    cv::normalize(template_img, template_img, 0, 255, cv::NORM_MINMAX);

    // 使用模板匹配函数
    std::vector<cv::Point> matched_points;
    cv::matchTemplate(search_img, template_img, matched_points, cv::TM_CCOEFF_NORMED);

    // 找到最佳匹配的位置
    int min_val, max_val, min_loc, max_loc;
    cv::minMaxLoc(matched_points, &min_val, &max_val, &min_loc, &max_loc);

    // 绘制矩形标记匹配区域
    cv::rectangle(search_img, max_loc, cv::Size(template_img.cols, template_img.rows), cv::Scalar(0, 0, 255), 2);

    // 显示结果
    cv::imshow("Match Result", search_img);
    cv::waitKey();

    return 0;
}

在这个例子中，`cv::matchTemplate()` 函数用于查找模板在搜索图像中的匹配，然后通过 `cv::minMaxLoc()` 寻找最大值对应的位置。注意，这只是一个基本示例，实际应用可能需要调整阈值、进行非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）等因素。