opencv多尺度模板匹配

多尺度模板匹配是一种在图像中寻找多个尺度下的目标的方法。在OpenCV中，可以使用cv2.matchTemplate()函数结合不同尺度的模板图像来实现多尺度模板匹配。具体步骤如下：

1. 定义一个尺度列表，包含不同尺度的模板图像。
2. 遍历尺度列表，对每个尺度的模板图像进行模板匹配。
3. 使用cv2.resize()函数将原始图像和当前尺度的模板图像调整为相同大小。
4. 使用cv2.matchTemplate()函数对调整后的图像进行模板匹配，得到匹配结果。
5. 根据匹配结果，可以使用cv2.minMaxLoc()函数找到最佳匹配位置，并绘制矩形框标记目标位置。

需要注意的是，不同的匹配方法可以通过设置cv2.matchTemplate()函数的第三个参数来选择，例如cv2.TM_CCOEFF、cv2.TM_CCOEFF_NORMED、cv2.TM_CCORR、cv2.TM_CCORR_NORMED、cv2.TM_SQDIFF、cv2.TM_SQDIFF_NORMED。这些方法在匹配过程中会计算匹配度的不同指标，可以根据具体需求选择适合的方法。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [使用Python,OpenCV进行模板匹配单对象、多对象及多尺度模板匹配](https://blog.csdn.net/qq_40985985/article/details/119043651)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [[opencv-python] cv2.matchtemplate(...)模板匹配-多尺度的模板匹配算法](https://blog.csdn.net/weixin_43151193/article/details/125094516)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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