OpenCV学习笔记（十三）——模板匹配

寻找一幅图像的匹配的模板，可以在一段视频里寻找出我们感兴趣的东西，比如条形码的识别就可能需要这样类似的一个工作提取出条形码区域（当然这样的方法并不鲁棒）。而OpenCV已经为我们集成好了相关的功能。函数为matchTemplate。

所谓模板匹配就是在一幅图像中寻找和模板图像（patch）最相似的区域。该函数的功能为，在输入源图像Source image（I）中滑动框，寻找各个位置与模板图像Template image（T）的相似度，并将结果保存在结果矩阵result matrix（R）中。该矩阵的每一个点的亮度表示与模板T的匹配程度。然后可以通过函数minMaxLoc定位矩阵R中的最大值（该函数也可以确定最小值）。

匹配的方法有：

CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法，最好的匹配为0，值越大匹配越差

CV_TM_SQDIFF_NORMED 归一化平方差匹配法

CV_TM_CCORR 相关匹配法，采用乘法操作，数值越大表明匹配越好

CV_TM_CCORR_NORMED 归一化相关匹配法

CV_TM_CCOEFF 相关系数匹配法，最好的匹配为1，-1表示最差的匹配

CV_TM_CCOEFF_NORMED 归一化相关系数匹配法

前面两种方法为越小的值表示越匹配，后四种方法值越大越匹配。

其实模板匹配的使用和直方图反向投影calcBackProject函数很像，只是直方图反向投影对比的是直方图，而模板匹配对比的是图像的像素值，相比较而言，直方图反向投影的匹配鲁棒性更好。

总结这个函数，感觉功能不是很强大，应用不是很广，因为只能在图像中搜索出指定的模板，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。