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OpenCV模板匹配几种方区别和原理

OpenCV是怎么完成模板匹配的？模板匹配的原理？模板匹配如何确定相似度，有哪些方法？

模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一。这种方法的原理非常简单，遍历图像中的每一个可能的位置，比较各处与模板是否“相似”，当相似度足够高时，就认为找到了我们的目标。

在 OpenCV 中，提供了相应的函数完成这个操作。

matchTemplate 函数：在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像
minMaxLoc 函数：在给定的矩阵中寻找最大和最小值，并给出它们的位置

在具体介绍这两个函数之前呢，我们还要介绍一个概念，就是如何来评价两幅图像是否“相似”。
OpenCV 提供了 6 种计算两幅图像相似度的方法。

  1. 差值平方和匹配 CV_TM_SQDIFF
  2. 标准化差值平方和匹配 CV_TM_SQDIFF_NORMED
  3. 相关匹配 CV_TM_CCORR
  4. 标准相关匹配 CV_TM_CCORR_NORMED
  5. 相关匹配 CV_TM_CCOEFF
  6. 标准相关匹配 CV_TM_CCOEFF_NORMED

OpenCV模板匹配几种方区别和原理_第1张图片

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