作用有局限性，必须在指定的环境下，才能匹配成功，是受到很多因素的影响，所以有一定的适应性

成都创新互联10多年成都企业网站定制服务;为您提供网站建设,网站制作,网页设计及高端网站定制服务,成都企业网站定制及推广,对隧道混凝土搅拌车等多个方面拥有丰富的网站推广经验的网站建设公司。

模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。
它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。
模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。

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[/code]

工作原理：在待检测图像上，从左到右，从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，两者相同的可能性越大。

代码实现：

import cv2 as cv
import numpy as np

def template_demo():
  tpl = cv.imread("./temp.png")
  target = cv.imread("./1.png")
  cv.imshow("template image",tpl)
  cv.imshow("target image",target)
  methods = [cv.TM_SQDIFF_NORMED,cv.TM_CCORR_NORMED,cv.TM_CCOEFF_NORMED]　　#各种匹配算法
  th,tw = tpl.shape[:2]　　#获取模板图像的高宽
  for md in methods:
    result = cv.matchTemplate(target,tpl,md)
    # result是我们各种算法下匹配后的图像
    # cv.imshow("%s"%md,result)
    #获取的是每种公式中计算出来的值，每个像素点都对应一个值
    min_val,max_val,min_loc,max_loc = cv.minMaxLoc(result)
    if md == cv.TM_SQDIFF_NORMED:
      tl = min_loc  #tl是左上角点
    else:
      tl = max_loc
    br = (tl[0]+tw,tl[1]+th)  #右下点
    cv.rectangle(target,tl,br,(0,0,255),2)　　#画矩形
    cv.imshow("match-%s"%md,target)


src = cv.imread("./1.png") #读取图片
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)  #创建GUI窗口,形式为自适应
cv.imshow("input image",src)  #通过名字将图像和窗口联系
template_demo()
cv.waitKey(0)  #等待用户操作，里面等待参数是毫秒，我们填写0，代表是永远，等待用户操作
cv.destroyAllWindows() #销毁所有窗口

分享名称：OpenCV模板匹配matchTemplate的实现-创新互联
分享URL：http://myzitong.com/article/dgposs.html