Python opencv模板匹配循环算法去最佳值算法

对于模板匹配的循环算法来说，可以使用以下步骤来找到最佳匹配值：

1. 读取原始图像和模板图像
2. 对于原始图像，通过滑动窗口的方式遍历所有可能的位置
3. 在每个位置上，使用模板图像与当前位置的图像进行匹配
4. 计算匹配值，并记录下最大的匹配值及其对应的位置
5. 重复步骤2-4，直到遍历完所有的位置
6. 返回最大匹配值及其对应的位置

具体实现中，可以使用OpenCV库中的`matchTemplate`函数来实现模板匹配，具体使用方法如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像和模板图像
img = cv2.imread('original_image.jpg')
template = cv2.imread('template_image.jpg')

# 获取模板图像的宽高
w, h = template.shape[:2]

# 使用滑动窗口的方式遍历所有可能的位置
res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)

# 返回最大匹配值及其对应的位置
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)

在上述代码中，`cv2.matchTemplate`函数用于计算匹配度，`cv2.minMaxLoc`函数用于获取最大匹配值及其对应的位置，最终结果存储在`top_left`和`bottom_right`变量中。