Open CV 模板匹配(Python版本)

模板匹配介绍（Template Match）

模板匹配：这是指在一幅图像内识别出与其最佳对应的部分的技术

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

所以模板匹配不仅涉及获取一个模板图像T（给定的子图像），还需要提供待检测的图像S

工作方法：在待检测图像上，在自左向右的方向上，在由上至下的方向依次评估模板图像与重叠子区域的匹配程度（该方法类似于卷积操作中逐像素搜索匹配像素的位置）

寻找子图像和目标图像直方数据的相似程度

模板匹配确实存在局限性。
主要表现为仅能实现平行移动。
当原图像中的匹配目标发生旋转或缩放变化时，
会导致算法失效。

2、匹配算法方法介绍

opencv中提供了6种常见的匹配算法如下：

    TM_SQDIFF：计算平方不同，计算出来的值越小，越相关
    
    TM_CCORR：计算相关性，计算出来的值越大，越相关
    
    TM_CCOEFF：计算相关系数，计算出来的值越大，越相关
    
    TM_SQDIFF_NORMED：计算归一化平方不同，计算出来的值越接近0，越相关
    
    TM_CCORR_NORMED：计算归一化相关性，计算出来的值越接近1，越相关
    
    TM_CCOEFF_NORMED：计算归一化相关系数，计算出