matchTemplate算法源码，不使用opencv中的定义mat等

好的，如果您想实现一个不依赖于OpenCV中Mat等定义的matchTemplate算法，可以参考以下步骤：

1. 读取输入图像和模板图像

首先，您需要读取输入图像和模板图像。可以使用第三方库，如stb_image等，读取图像数据，并将其存储为一维数组。

2. 对图像进行灰度化处理

由于matchTemplate算法需要处理灰度图像，因此您需要将输入图像和模板图像转换为灰度图像。可以使用标准的灰度化处理公式将彩色图像转换为灰度图像。

3. 对模板图像进行归一化处理

归一化处理是为了使模板图像具有相同的平均值和方差，以便更好地进行匹配。可以计算模板图像的平均值和方差，并将其应用于模板图像中的每个像素值。

4. 计算匹配值

接下来，您需要遍历输入图像中的每个像素，并计算其与模板图像的匹配值。可以使用Pearson相关系数或欧氏距离等方法来计算匹配值。

5. 找到最佳匹配位置

最后，您需要找到输入图像中与模板图像匹配度最高的位置。可以遍历匹配值数组，并找到最大值所对应的位置。

以上是一个简单的matchTemplate算法实现步骤，可以根据需要进行优化和改进。需要注意的是，由于本实现不依赖于OpenCV中Mat等定义，因此可能无法与OpenCV中的matchTemplate函数完全一致。