rs = cv2.matchTemplate(big,small,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

根据您的代码，您正在使用OpenCV中的`cv2.matchTemplate`函数来执行模板匹配操作。该函数用于在大图像中寻找与小图像相似的区域。

`cv2.matchTemplate`函数的第一个参数是大图像，第二个参数是小图像（模板），第三个参数是匹配方法。

在您的代码中，您使用了`cv2.TM_CCOEFF_NORMED`作为匹配方法。这是一种常用的匹配方法，它会计算两个图像之间的相关性得分，并返回一个浮点数数组。

例如，您可以按照以下方式使用`cv2.matchTemplate`函数：

import cv2
import numpy as np

# 读取大图像和小图像
big = cv2.imread("path/to/big_image.jpg")
small = cv2.imread("path/to/small_image.jpg")

# 执行模板匹配
rs = cv2.matchTemplate(big, small, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 获取匹配结果的最大值和位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(rs)

# 在大图像上绘制矩形框标记匹配位置
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[0] + small.shape[1], top_left[1] + small.shape[0])
cv2.rectangle(big, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow("Result", big)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请将"path/to/big_image.jpg"和"path/to/small_image.jpg"替换为您实际的图像文件路径。这样，您就可以执行模板匹配操作，并在大图像上绘制矩形框标记匹配位置。

希望这能帮助到您！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。