OpenCV图像处理教程C++（十九）模板匹配

模板匹配：
模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域，所以模板匹配首先需要一个模板图像T（给定的子图像），另外需要一个待检测的图像-源图像s工作方法，在待检测图像上，从左到右，从上往下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配度越大两者相同的可能性就越大。
OpenCV中提供了六种常见的匹配算法如下：

1. 计算平方不同 ， 计算出来的值越小，越相关 TM_SQDIFF= 0
2. 计算相关性 ， 计算出来的值越大，越相关 TM_CCORR= 2
3. 计算相关系数 ， 计算出来的值越大，越相关 TM_CCOEFF = 4
4. 计算归一化平方不同 ， 计算出来的值越接近0，越相关 TM_SQDIFF_NORMED = 1
5. 计算归一化相关性， 计算出来的值越接近1，越相关 TM_CCORR_NORMED = 3
6. 计算归一化相关系数 ， 计算出来的值越接近1，越相关 TM_CCOEFF_NORMED = 5

建议使用归一化的方法
API：

matchTemplate(
InputArray image,// 源图像，必须是8-bit或者32-bit浮点数图像
InputArray templ,// 模板图像，类型与输入图像一致
OutputArray result,// 输出结果，必须是单通道32位浮点数，假设源图像W*H,模板图像w*h, 则结果必须为W-w+1, H-h+1的大小。
int method,// 使用的匹配方法
InputArray mask=noArray()//(optional)
)

代码：

#include 
#include
#include
#include  
#include 
using namespace cv;
using namespace std;
Mat src, temp, dst;

int match_method = TM_SQDIFF;
int max_track = 5;

void match(int, void*) {
    int width = src.cols - temp.cols + 1;
    int height = src.rows - temp.rows + 1;
    Mat result(width, height, CV_32FC1);

    matchTemplate(src, temp, result, match_method);//模板匹配
    normalize(result, result, 0, 1, NORM_MINMAX);//归一化

    Point minLoc, maxLoc;
    double min, max;
    src.copyTo(dst);
    minMaxLoc(result, &min, &max, &minLoc, &maxLoc);//寻找result中最大值和最小值以及他们的位置

    Point temLoc;
    if (match_method == TM_SQDIFF || match_method == TM_SQDIFF_NORMED) {
        temLoc = minLoc;
    }
    else {
        temLoc = maxLoc;
    }
    //绘制矩形
    rectangle(dst, Rect(temLoc.x, temLoc.y, temp.cols, temp.rows), Scalar(0, 0, 255));
    rectangle(result, Rect(temLoc.x, temLoc.y, temp.cols, temp.rows), Scalar(0, 0, 255));

    imshow("result", result);
    imshow("matchtemplate", dst);
}
int main() {
    src = imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\pic\\5.jpg");
    temp = imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\pic\\8.jpg");
    imshow("temp", temp);
    match(0, 0);
    createTrackbar("match_method:", "result", &match_method, max_track, match);
    waitKey(0);
}

结果：