使用opencv-contrib-python4.6.0.66 的linemod进行模板匹配，对我的image图像处理，写出整体代码

下面是使用opencv-contrib-python4.6.0.66 的linemod进行模板匹配的整体代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取模板图像和测试图像
template_img = cv2.imread('template.png')
test_img = cv2.imread('test.png')

# 转换为灰度图像
template_gray = cv2.cvtColor(template_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
test_gray = cv2.cvtColor(test_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 创建线性模板对象
detector = cv2.linemod.getDefaultLINE()

# 为模板图像生成mask，用于排除不相关的区域
mask = np.zeros(template_gray.shape, dtype=np.uint8)
mask[50:150, 50:150] = 255

# 生成模板数据
template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", detector.getT(0), mask)

# 训练线性模板
detector.addTemplate(template_data, "object")

# 在测试图像中查找模板
response, template_id, _ = detector.match(test_gray)

# 打印匹配结果
print("Response: ", response)
print("Template ID: ", template_id)

其中，模板图像和测试图像需要自行准备，模板图像最好是单一对象的图像，测试图像可以是包含该对象的任何场景图像。在本代码中，我们使用了灰度图像进行模板匹配，如果需要使用彩色图像进行匹配，可以去掉灰度转换代码。同时，我们创建了一个线性模板对象，并使用训练模板的方式，将模板数据添加到模型中。最后，我们在测试图像中查找模板，并打印出匹配结果。