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在做目标检测、图像识别时，我们经常用到模板匹配，以确定模板在输入图像中的可能位置

API函数

cv2.matchTemplate(image, templ, method, result=None, mask=None)

参数含义：

image：待搜索图像

templ：模板图像

method：计算匹配程度的方法,可以有：

        TM_SQDIFF 平方差匹配法：该方法采用平方差来进行匹配；匹配越好，值越小；匹配越差，值越大。

        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。         TM_CCOEFF 相关系数匹配法：数值越大表明匹配程度越好。

        TM_SQDIFF_NORMED 归一化平方差匹配法，匹配越好，值越小；匹配越差，值越大。

        TM_CCORR_NORMED 归一化相关匹配法，数值越大表明匹配程度越好。

    -> TM_CCOEFF_NORMED 归一化相关系数匹配法，数值越大表明匹配程度越好。

比如我要在可口可乐瓶中匹配出如下的可口可乐商标，这么做呢

可口可乐瓶：

要匹配的商标：

import cv2
# 读取名为'cola.png'的图像作为原图
kele = cv2.imread('cola.png')  
# 读取名为'co_t.png'的图像作为模板
template = cv2.imread('template.png')  
​
cv2.imshow('kele', kele)  # 显示原图
cv2.imshow('c', template)  # 显示模板
cv2.waitKey(0)  # 等待按键
​
h, w = template.shape[:2]  # 获取模板的高度和宽度
# 在原图中匹配模板
res = cv2.matchTemplate(kele, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 获取匹配结果中的最小值、最大值及对应的位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)  
top_left = max_loc  # 最大匹配值的位置作为矩形的左上角
# 计算矩形的右下角
bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)  
# 在原图上绘制矩形
kele_template = cv2.rectangle(kele, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)  
cv2.imshow('k', kele_template)  # 显示绘制了矩形的原图
cv2.waitKey(0)  # 等待按键

输出：