OpenCV教程 - 图像模板匹配

图像模板匹配是计算机视觉领域中常用的一种技术，用于在一幅图像中寻找给定模板的位置。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的函数和工具来实现图像模板匹配。本文将介绍如何使用OpenCV进行图像模板匹配，并附带相应的源代码。

在开始之前，请确保已经安装了OpenCV库，并准备好一幅待搜索的源图像和一个待匹配的模板图像。以下是进行图像模板匹配的详细步骤：

1. 导入必要的库和模块：

import cv2
import numpy as np

2. 加载源图像和模板图像：

source_image = cv2.imread('source_image.jpg')
template_image = cv2.imread('template_image.jpg')

3. 获取源图像和模板图像的宽度和高度：

source_height, source_width = source_image.shape[:2]
template_height, template_width = template_image.shape[:2]

4. 使用模板匹配算法来搜索模板在源图像中的位置：

result = cv2.matchTemplate(source_image, template_image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

5. 根据匹配结果找到最佳匹配位置：

min_val, max_val, min_loc, max_loc =