OpenCV matchTemplate 模板匹配原理及代码实现（C#）

• 基本原理
  以模版图像为卷积核，在样本图像上从左到右，从上到下进行扫描，计算相关系数，进而查找出与模板相似的对象
  
• 匹配方法

1. 平方差匹配方法（TM_SQDIFF）

T为模板图像，I为匹配图像；在匹配图像的（x,y）位置，向右x’，向下y’ 框定识别区域，计算相关性
完全匹配时，计算值为0；匹配值越大相关性越低。

2. 归一化平方差识别方法（TM_SQDIFF_NORMED）

将平方差计算进行了归一化，使得计算结果为0~1
图像完全匹配时，计算结果为0；完全不匹配时，计算结果为1。

3. 相关匹配法（TM_CCORR ）

模板与匹配图像相乘，计算结果越大，匹配结果越好；
该方法会因为图像的全局亮度改变导致计算结果改变，例如图像变亮，每个像素的灰度值都会增大，这会导致计算结果变大；

4. 归一化相关性匹配方法（TM_CCORR_NORMED ）

5.相关系数匹配法（TM_CCOEFF）

该方法在进行相关匹配前，先对模板和识别区域的矩阵进行了预处理：用矩阵减去矩阵均值，这种方法解决了模板图像和识别图像亮度差异造成的影响。由计算结果逻辑可知，计算结果越大，匹配结果越好。

6.归一化相关系数匹配法（TM_CCOEFF_NORMED）

该方法对相关系数匹配法进行了归一化处理，计算结果为-1~1
完全匹配为1，完全不匹配为-1

• API

public static void MatchTemplate(InputArray image, InputArray templ, OutputArray result, TemplateMatchModes method, InputArray? mask = null);

image: 识别图像
templ: 模板图像
result: 模板匹配结果
method: 匹配方法
mask: 匹配模板掩码，一般采用默认值

• 演示

Mat templatePic = Cv2.ImRead(@"C:\Users\Aron\Desktop\01\A.jpg");
Mat testPic = Cv2.ImRead(@"C:\Users\Aron\Desktop\01\B.jpg");


Mat matchResul = new Mat();


//归一化相关系数匹配法
Cv2.MatchTemplate(testPic, templatePic, matchResul, TemplateMatchModes.CCoeffNormed);

//最大最小匹配对象的位置
Point minLoc = new Point(0, 0);
Point maxLoc = new Point(0, 0);

//最大最小配置值
double minVal;
double maxVal;

//查找最大最小值的位置及匹配的值
Cv2.MinMaxLoc(matchResul, out minVal, out maxVal, out minLoc, out maxLoc);

//框选出识别对象
//归一化相关系数匹配方法取最大值
Scalar scalar = new Scalar(0, 0, 255);
Cv2.Rectangle(testPic,maxLoc, new Point(maxLoc.X+templatePic.Cols,maxLoc.Y+templatePic.Rows), scalar, 7);

//显示相关性计算结果
Cv2.PutText(testPic, Math.Round(maxVal,4).ToString(), new Point(maxLoc.X, maxLoc.Y -50), HersheyFonts.HersheyDuplex, 2, scalar, 8);


picBox_Display.Image = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(templatePic);
picBox_After.Image = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(testPic);

补充说明：
本案例在.NET使用的OpenCV库为OpenCvSharp4