opencv模板匹配函数
cv2.matchTemplate(image, templ, method, result=None, mask=None)
参数image:待搜索的图像(大图) 参数temple:搜索模板,需要和原图一样的数据类型且尺寸不能大于源图像 参数result:比较结果的映射图像,其必须为单通道,32位浮点型图像,如果原图(待搜索图像)尺寸为W*H,而temple尺寸为w*h,则result尺寸一定是 (W-w+1)*(H-h+1) 参数method:指定匹配方法,有如下几种:
CV_TM_SQDIFF:平方差匹配法 CV_TM_SQDIFF_NORMED:归一化平方差匹配法 CV_TM_CCORR:相关匹配法 CV_TM_CCORR_NORMED:归一化相关匹配法 CV_TM_CCOEFF:系数匹配法 CV_TM_CCOEFF_NORMED:归一化相关系数匹配法
①TM_SQDIFF是平方差匹配；TM_SQDIFF_NORMED是归一化平方差匹配。利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大。
②TM_CCORR是相关性匹配；TM_CCORR_NORMED是归一化相关性匹配。采用模板和图像间的乘法操作,数越大表示匹配程度较高, 0表示最坏的匹配效果。
③TM_CCOEFF是相关性系数匹配；TM_CCOEFF_NORMED是归一化相关性系数匹配。将模版对其均值的相对值与图像对其均值的相关值进行匹配,1表示完美匹配,-1表示糟糕的匹配,0表示没有任何相关性(随机序列)。
总结：随着从简单的测量(平方差)到更复杂的测量(相关系数),我们可获得越来越准确的匹配(同时也意味着越来越大的计算代价)。
min_val,max_val,min_loc,max_loc = cv.minMaxLoc(result)opencv的函数minMaxLoc：在给定的矩阵中寻找最大和最小值，并给出它们的位置。 该功能不适用于多通道阵列。 如果您需要在所有通道中查找最小或最大元素，要先将阵列重新解释为单通道。
函数minMaxLoc原型为：minMaxLoc(src[, mask]) -> minVal, maxVal, minLoc, maxLoc
src参数表示输入单通道图像。
mask参数表示用于选择子数组的可选掩码。
minVal参数表示返回的最小值，如果不需要，则使用NULL。
maxVal参数表示返回的最大值，如果不需要，则使用NULL。
minLoc参数表示返回的最小位置的指针（在2D情况下）； 如果不需要，则使用NULL。
maxLoc参数表示返回的最大位置的指针（在2D情况下）； 如果不需要，则使用NULL。
