opencv 模板匹配得到坐标和角度

OpenCV中的模板匹配是一种图像处理技术，它可以在一幅图像中查找与给定的模板匹配的区域。OpenCV中提供了多种模板匹配算法，其中最常用的是归一化交叉相关(Normalized Cross Correlation，NCC)算法。

模板匹配的基本思想是在一张图像中找到一个给定模板的位置，同时可以估计出模板相对于原图像的位置和角度。模板匹配算法的核心是模板与图像的匹配度量，可以使用相关系数、欧氏距离、SAD等方法来衡量匹配度。

OpenCV中的模板匹配函数是cv::matchTemplate()，该函数的参数包括原图像、模板、匹配结果图像和匹配算法等。匹配结果图像中的每个像素表示原图像中该像素的匹配度量值。使用cv::minMaxLoc()函数可以得到匹配结果图像中的最大值及其位置，从而确定模板在原图像中的位置。此外，还可以通过计算匹配结果图像的梯度信息来估计模板相对于原图像的角度。

需要注意的是，使用模板匹配算法需要考虑图像旋转、缩放、光照变化等因素的影响，这些因素可能会对匹配结果造成一定的误差。因此，在实际应用中需要综合考虑各种因素，选择合适的算法和参数来提高匹配的准确性。