我有个问题，假如我要用opencv做模板匹配，现在在有两个模板，一张图像，需要判断他属于哪张模板，该怎么做

你可以使用OpenCV中的模板匹配算法来实现这个任务。模板匹配是通过在图像中搜索与给定模板最相似的区域来完成的。下面是一个基本的步骤：

1. 加载图像和模板：使用OpenCV的`cv2.imread()`函数加载图像和模板。

2. 确定模板大小：获取模板的宽度和高度。

3. 执行模板匹配：使用`cv2.matchTemplate()`函数在图像中执行模板匹配。该函数需要输入图像、模板和匹配方法。

- 匹配方法有几种选择，例如`cv2.TM_SQDIFF`、`cv2.TM_CCORR`和`cv2.TM_CCOEFF`。你可以根据你的需求选择合适的方法。

- `cv2.matchTemplate()`函数将返回一个包含匹配结果的二维数组。

4. 寻找最佳匹配：使用`cv2.minMaxLoc()`函数在匹配结果中找到最佳匹配位置。

5. 绘制矩形框：将最佳匹配位置绘制为矩形框，以突出显示匹配区域。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像和模板
image = cv2.imread('image.jpg')
template1 = cv2.imread('template1.jpg')
template2 = cv2.imread('template2.jpg')

# 获取模板大小
template1_w, template1_h = template1.shape[:2]
template2_w, template2_h = template2.shape[:2]

# 执行模板匹配
result1 = cv2.matchTemplate(image, template1, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
result2 = cv2.matchTemplate(image, template2, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 寻找最佳匹配
min_val1, max_val1, min_loc1, max_loc1 = cv2.minMaxLoc(result1)
min_val2, max_val2, min_loc2, max_loc2 = cv2.minMaxLoc(result2)

# 绘制矩形框
if max_val1 > max_val2:
    top_left = max_loc1
    bottom_right = (top_left[0] + template1_w, top_left[1] + template1_h)
    cv2.rectangle(image, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2)
    matched_template = "Template 1"
else:
    top_left = max_loc2
    bottom_right = (top_left[0] + template2_w, top_left[1] + template2_h)
    cv2.rectangle(image, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2)
    matched_template = "Template 2"

# 显示结果
cv2.imshow('Matched Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

print("图像属于：", matched_template)

请确保将`image.jpg`、`template1.jpg`和`template2.jpg`替换为你自己的图像和模板路径。这个示例代码中使用了TM_CCOEFF_NORMED匹配方法，你也可以根据需求选择其他方法。最后，输出的结果将显示图像属于哪个模板。