OpenCV中模板匹配

OpenCV中的模板匹配是一种基于像素级别的图像匹配方法，它可以在一幅图像中寻找与给定模板最相似的部分。模板匹配在计算机视觉领域中有广泛的应用，例如目标检测、图像识别等。

OpenCV中的模板匹配函数为cv::matchTemplate()，它的原型如下：

void matchTemplate(InputArray image, InputArray templ, OutputArray result, int method);

其中，image为输入图像，templ为模板图像，result为输出的匹配结果，method为匹配方法，包括以下几种：

- CV_TM_SQDIFF：平方差匹配法
- CV_TM_SQDIFF_NORMED：归一化平方差匹配法
- CV_TM_CCORR：相关匹配法
- CV_TM_CCORR_NORMED：归一化相关匹配法
- CV_TM_CCOEFF：系数匹配法
- CV_TM_CCOEFF_NORMED：归一化系数匹配法

在匹配过程中，首先将模板与输入图像的每一个像素位置进行比较，得到一个匹配值。然后，从这些匹配值中选择最大值或最小值，即为匹配结果。最终结果是一个灰度图像，其中匹配值最大（或最小）的像素位置表示模板在输入图像中的位置。

下面是一个简单的示例代码，用于在一副图像中寻找一个小图像的位置：

Mat img = imread("input.jpg");
Mat templ = imread("template.jpg");

Mat result;
matchTemplate(img, templ, result, CV_TM_CCOEFF_NORMED);

double minVal, maxVal;
Point minLoc, maxLoc;
minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc);

// 在原图上绘制出匹配的矩形
rectangle(img, maxLoc, Point(maxLoc.x + templ.cols, maxLoc.y + templ.rows), Scalar(0, 0, 255), 2);

imshow("Result", img);
waitKey(0);

这段代码中，首先读入输入图像和模板图像，然后调用matchTemplate()函数进行匹配。最后，使用minMaxLoc()函数找到匹配值最大的像素位置，将其作为矩形的左上角，在原图上绘制出匹配的矩形。