opencv模板匹配

一、模板匹配简介

1.1 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。
1.2 条件： 模板匹配首先要有一个模板（给定的子图像），需要一个待检测的原图像。
1.3 工作方法： 在待检测图像上，从左到右，从上到下，计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配度越大，两者相同的可能性越大。

二、匹配算法

六种常见算法： 其中$(x^{\prime },y^{\prime })$是模板图像的坐标，$T$代表模板，$I$代表原图
2.1 计算平方差method = TM_SQDIFF：值越小越匹配
  
2.2 计算相关性method = TM_CCORR ：值越大越匹配
  
2.3 计算相关系数method = TM_CCOEFF：值越接近1越匹配
  
2.4 计算归一化平方差method = TM_SQDIFF_NORMED：值越小越匹配
  
2.5 计算归一化相关性method = TM_CCORR_NORMED：值越大越匹配
  
2.6 计算归一化相关系数method = TM_CCOEFF_NORMED：值越接近1越匹配
  

三、函数API

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

参数image：待检测的图像，为8位或32位浮点数图。
参数templ：要和待检测图像有相同的数据类型，且尺寸不能大于待检测图像。
参数result：比较结果的映射图像，如果原图尺寸大小是WH；模板尺寸大小是wh;
那么映射图像的尺寸大小必须是(W - w + 1)*(H- h + 1)，且必须是单通道32位浮点型。
参数method：指定的匹配方法。
参数mask：掩膜，和templ一样的数据类型和大小，一般设置为空，且仅支持TM_SQDIFF和TM_CCORR_NORMED

四、绘制结果区域

使用minMaxLoc()函数找到最匹配的最大最小值，及其坐标位置。