c++ opencv中模板匹配

如果模板是从待搜索目标中截取出来的，效果会很好，如果模板不是待搜素图像的一部分，效果就差的多了，所以该函数的使用还是有很大的局限性

void OpencvTest::MatchTemplate()
{
    VideoCapture capture(0);    //调用摄像头
    while (1)                   //循环显示每一帧
    {
        Mat frame;              //储存一帧图像
        capture >> frame;       //读取当前帧
        waitKey(10);            //延时10ms

        Mat srcImage = frame;               //源图像
        Mat tempImage = imread("4.jpg");    //模板图像
        Mat resultImage;                    //结果图像

        int resultImage_rows = srcImage.rows - tempImage.rows + 1;  //结果图像的行数：W-w+1，W：原图像的行数，w：模板图像的行数
        int resultImage_cols = srcImage.cols - tempImage.cols + 1;  //结果图像的列数：H-h+1，H：原图像的列数，h：模板图像的列数
        resultImage.create(resultImage_rows, resultImage_cols, CV_32FC1);   //结果图像必须为单通道32位浮点型

        //TM_SQDIFF:平方差匹配法  TM_SQDIFF_NORMED:归一化平方差匹配法  
        //TM_CCORR:相关匹配法 M_CCORR_NORMED:归一化相关匹配法  TM_CCOEFF:系数匹配法  TM_CCOEFF_NORMED:化相关系数匹配法
        int method = TM_CCOEFF_NORMED;
        matchTemplate(srcImage, tempImage, resultImage, method);    //模板匹配
        normalize(resultImage, resultImage, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());  //归一化处理

        double minValue, maxValue;
        Point minLocation, maxLocation, matchLocation;

        minMaxLoc(resultImage, &minValue, &maxValue, &minLocation, &maxLocation, Mat()); //在resultImage中矩阵的每一个点的亮度表示与模板T的匹配程度

        if (method == TM_SQDIFF || method == TM_SQDIFF_NORMED)  //越小越匹配
        {
            matchLocation = minLocation;    //匹配图像的左上角
        }
        else //越大越匹配
        {
            matchLocation = maxLocation;
        }

        //在原图上匹配区域画矩形
        rectangle(srcImage, matchLocation, Point(matchLocation.x + tempImage.cols, matchLocation.y + tempImage.rows), Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
        //显示图像
        imshow("原图", srcImage);
    }
}