这篇文章主要为大家展示了“C++ OpenCV如何实现模版匹配”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“C++ OpenCV如何实现模版匹配”这篇文章吧。
模版匹配
模板匹配（TemplateMatching）就是在一幅图像中寻找和模板图像（template）最相似的区域，该方法原理简单计算速度快，能够应用于目标识别，目标跟踪等多个领域。
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模版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
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模版匹配必须要有一个模版图像T（给定的子图像），还需要一个待检测的图像S（源图像）
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在待检测的图像上，从左到右，从上到下计算模版图像与重叠子图像的匹配度，匹配度越大，两者相同的可能性就越大
相关API matchTemplate
MatchTemplate( InputArrray image, InputArray templ,
OutputArray result,int method );
Image //源图像
Templ //模板图像
Result //输出结果 必须是单通道32位浮点数，假设源图像WxH,模版图像
wxh,到结果必须为W-w+1,H-h+1的大小
Method //计算匹配程度的方法
关于匹配方法，使用不同的方法产生的结果的意义可能不太一样，有些返回的值越大表示匹配程度越好，而有些方法返回的值越小表示匹配程度越好
关于参数 method：
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CV_TM_SQDIFF平方差匹配法：该方法采用平方差来进行匹配；最好的匹配值为0；匹配越差，匹配值越大。
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CV_TM_CCORR相关匹配法：该方法采用乘法操作；数值越大表明匹配程度越好。
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CV_TM_CCOEFF相关系数匹配法：1表示完美的匹配；-1表示最差的匹配。
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CV_TM_SQDIFF_NORMED归一化平方差匹配法
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CV_TM_CCORR_NORMED归一化相关匹配法
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CV_TM_CCOEFF_NORMED归一化相关系数匹配法
代码演示
新建一个项目opencv-0022,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法
模版匹配
因为方法有六种，我们在图像上加了个TrackBar，再定义一个方法用于实现TrackBar的事件
然后是实现Match_Void的方法
运行后的效果
可以看到左边是我们的源图，中间的我们的要匹配的图，运行起来后直接就匹配到对应的图了
通过改变上面的算法类型，得到不同的效果
以上是“C++ OpenCV如何实现模版匹配”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注本站行业资讯频道！
