OpenCV学习之路（模版匹配）

什么是模版匹配？

模板匹配是一种在目标图像中定位与模板图像最为相似区域的技术手段。
上述描述或许略显抽象，通过具体实例进行说明将有助于更清晰地理解其原理。

实际上，模板匹配所采用的实现方式较为直接且基础，其核心思想是将模板图像（如头像）在原始图像上自左上方向右下逐像素滑动，当某区域的相似度数值超过预设的阈值时，则判定该区域与模板匹配成功，从而识别出目标对象的位置并加以标注。
在OpenCV库中，该功能是通过matchTemplate函数来完成匹配操作及模板重叠区域的识别工作的。
matchTemplate(img, templ, result, CV_TM_SQDIFF_NORMED);
其中第一个参数表示待搜索的目标图像；
第二个参数为用于比对的模板图像；
第三个参数为存储比较结果的映射图像，该图像需为单通道且数据类型为32位浮点数；
第四个参数用于指定具体的匹配方法，OpenCV提供了六种不同的匹配策略：

1. 平方差匹配法 2. 归一化平方差匹配法 3. 相关匹配法 4. 归一化相关匹配法 5. 系数匹配法 6. 归一化相关系数匹配法
   通常而言，算法复杂度越高则计算消耗越大，执行速度越慢。
   值得注意的是，在原图中准确提取出与模板一致的部分时，可以显著提升识别精度；反之若处理不当，则可能导致识别效果下降。

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