基于opencv、c++，请写出一份基于轮廓形状的视频图片模板匹配代码。依照模板图片物品的形状，来匹配视频中可能出现的对应物品。

当然，下面是一份基于轮廓形状的视频图片模板匹配代码，使用OpenCV和C++编写：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读取模板图片
    Mat templateImage = imread("template.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (templateImage.empty())
    {
        cout << "无法读取模板图片！" << endl;
        return -1;
    }

    // 创建窗口
    namedWindow("模板匹配", WINDOW_NORMAL);

    // 打开视频文件
    VideoCapture cap("video.mp4");
    if (!cap.isOpened())
    {
        cout << "无法打开视频文件！" << endl;
        return -1;
    }

    Mat frame, grayFrame;
    while (cap.read(frame))
    {
        // 将当前帧转换为灰度图像
        cvtColor(frame, grayFrame, COLOR_BGR2GRAY);

        // 进行模板匹配
        Mat result;
        matchTemplate(grayFrame, templateImage, result, TM_CCOEFF_NORMED);

        // 设置匹配阈值
        double threshold = 0.8;
        threshold = threshold * 255;

        // 寻找匹配位置
        vector<Point> locations;
        for (int y = 0; y < result.rows; y++)
        {
            for (int x = 0; x < result.cols; x++)
            {
                if (result.at<float>(y, x) >= threshold)
                {
                    locations.push_back(Point(x, y));
                }
            }
        }

        // 绘制矩形框标记匹配位置
        for (const Point& location : locations)
        {
            rectangle(frame, location, Point(location.x + templateImage.cols, location.y + templateImage.rows), Scalar(0, 255, 0), 2);
        }

        // 显示结果
        imshow("模板匹配", frame);

        // 按下ESC键退出
        if (waitKey(1) == 27)
        {
            break;
        }
    }

    // 释放资源
    cap.release();
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

请将模板图片保存为`template.png`，视频文件保存为`video.mp4`，然后使用C++编译器编译运行此代码。代码中的模板匹配方法使用了`TM_CCOEFF_NORMED`算法，你可以根据实际需求选择其他算法。