的项目，检测logo的有无，接触到模板匹配。模板匹配虽然精度不高，但选择恰当的方法，设置合适的阈值也能起到 ...

模板匹配的概念和原理 模板匹配就是在一幅图像中寻找与模板图像最匹配（相似）部分。 具体步骤为从左到右，从上向下计算模板图像与图像覆盖区域的匹配度，匹配程度越大，两者相同的可能性越大。 实现模板匹配：matchTemplate 函数 void matchTemplate ...

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 代码实现： 补充： 1.几种常见的模板匹配算法 2.result = cv.matchTemplate ...

通常，随着从简单的测量（平方差）到更复杂的测量（相关系数），可以获得越来越准确的匹配，然而，这同时也会以越来越大的计算量为代价。比较科学的方法是对所有这些方法多次测试实验，以便为自己的应用选择同时兼顾速度和精度的最佳方案 ...

单个匹配 11.png 12.png 多个匹配 13.png 14.png ...

$ $ 6中匹配算法的原理 缺点：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。 ...

最近在给老师做一个图像拼接的东西，然后就用到了Opencv中的matchTemplate函数，在网上也有很多大神写了相关的博客: 菜鸟知识搬运工 微光 已经有很多了关于这个函数的解释，我就主要从一些不好理解的地方解释一下吧，可能也不一定对_，同样也是为了给自己做一个回顾。 不想看的直接 ...

1 理论介绍 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一，这种方法的原理非常简单，遍历图像中的每一个可能的位置，比较各处与模板是否“相似”，当相似度足够高时，就认为找到了我们的目标。OpenCV提供了6种模板匹配算法： 平方差匹配法CV_TM_SQDIFF 归一化平方差匹配 ...