OpenCV多目标模板匹配开源库大比拼：特性与优势一览无余

# 1. OpenCV多目标模板匹配概述**

OpenCV多目标模板匹配是一种计算机视觉技术，用于在图像中查找多个目标对象的实例。它涉及将一个或多个模板图像与目标图像进行比较，以确定模板在目标图像中出现的位置和数量。模板匹配在各种应用中至关重要，例如目标检测、图像拼接和3D重建。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了多种多目标模板匹配算法。这些算法基于各种技术，包括相关性、梯度和特征提取。在本章中，我们将概述OpenCV多目标模板匹配的原理、优点和局限性。

# 2. OpenCV多目标模板匹配库对比

### 2.1 OpenCV自带库

#### 2.1.1 cv2.matchTemplate()函数

**函数原型：**

cv2.matchTemplate(image, template, method)

**参数说明：**

* `image`: 输入图像
* `template`: 模板图像
* `method`: 匹配方法，可取值如下：

* `cv2.TM_CCOEFF`: 相关系数匹配
* `cv2.TM_CCOEFF_NORMED`: 归一化相关系数匹配
* `cv2.TM_CCORR`: 相关性匹配
* `cv2.TM_CCORR_NORMED`: 归一化相关性匹配
* `cv2.TM_SQDIFF`: 平方差匹配
* `cv2.TM_SQDIFF_NORMED`: 归一化平方差匹配

**逻辑分析：**

`cv2.matchTemplate()`函数通过滑动模板图像在输入图像上进行匹配，并计算匹配区域的相似度。相似度值存储在输出矩阵中，矩阵中的最大值对应于最匹配的位置。

#### 2.1.2 cv2.findContours()函数

**函数原型：**

cv2.findContours(image, mode, method)

**参数说明：**

* `image`: 输入图像
* `mode`: 轮廓检索模式，可取值如下：

* `cv2.RETR_EXTERNAL`: 仅检索外部轮廓
* `cv2.RETR_LIST`: 检索所有轮廓，并将其存储为一个列表
* `cv2.RETR_CCOMP`: 检索所有轮廓，并将其存储为一个两层列表，其中第一层表示连通组件，第二层表示轮廓

* `method`: 轮廓逼近方法，可取值如下：

* `cv2.CHAIN_APPROX_NONE`: 存储所有轮廓点
* `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`: 仅存储轮廓的关键点
* `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1`: 使用Teh-Chin链码逼近算法
* `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`: 使用Teh-Chin链码逼近算法，并使用K-COS距离度量

**逻辑分析：**

`cv2.findContours()`函数用于查找输入图像中的轮廓。轮廓是图像中连续像素的集合，表示对象的边界。该函数返回一个列表，其中每个元素都是一个轮廓，由其轮廓点组成。

### 2.2 第三方库

#### 2.2.1 pyimagesearch

##### 2.2.1.1 match_template()函数

**函数原型：**

pyimagesearch.match_template(image, template)

**参数说明：**

* `image`: 输入图像
* `template`: 模板图像

**逻辑分析：**

`pyimagesearch.match_template()`函数基于OpenCV的`cv2.matchTemplate()`函数，但提供