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什么是模版匹配？
模板匹配，就是在一幅图像中寻找另一幅模板图像最匹配（也就是最相似）的部分的技术。
说的有点抽象，下面给个例子说明就很明白了。
其实模板匹配实现的思想也是很简单很暴力的，就是拿着模板图片（头像）在原图中从左上至右下依次滑动，直到遇到某个区域的相似度低于我们设定的阈值，那么我们就认为该区域与模板匹配了，也就是我们找到了头像的位置，并把它标记出来。
OpenCV中是通过MtachTemplate函数完成匹配和模版重叠图像区域。
matchTemplate(img, templ, result, CV_TM_SQDIFF_NORMED);
第一个参数，待搜索的图像
第二个参数，搜索模版
第三个参数，比较结果的映射图像，必须是单通道、32位浮点数图像
第四个参数，指定的匹配方法，OpenCV提供了6种图像匹配方法
1。平方差匹配法 2.归一化平方差匹配法 3.相关匹配法 4。归一化相关匹配法 5.系数匹配法 6.化相关系数匹配法
越复杂的算法计算量越大速度越慢。
注意的是，模板配在原图抠出模板图的形式下准确率才比较高，不然的话可能准确度就不太高了。
代码实现
//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
// 描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//------------------------------------------------------------------------------------------------
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;
//-----------------------------------【宏定义部分】--------------------------------------------
// 描述：定义一些辅助宏
//------------------------------------------------------------------------------------------------
#define WINDOW_NAME1 "【原始图片】" //为窗口标题定义的宏
#define WINDOW_NAME2 "【匹配窗口】" //为窗口标题定义的宏
//-----------------------------------【全局变量声明部分】------------------------------------
// 描述：全局变量的声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
Mat g_srcImage; Mat g_templateImage; Mat g_resultImage;
int g_nMatchMethod;
int g_nMaxTrackbarNum = 5;
//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
// 描述：全局函数的声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
void on_Matching(int, void*);
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始执行
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main()
{
//【1】载入原图像和模板块
g_srcImage = imread("1.jpg", 1);
g_templateImage = imread("2.jpg", 1);
//【2】创建窗口
namedWindow(WINDOW_NAME1, WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow(WINDOW_NAME2, WINDOW_AUTOSIZE);
//【3】创建滑动条并进行一次初始化
createTrackbar("方法", WINDOW_NAME1, &g_nMatchMethod, g_nMaxTrackbarNum, on_Matching);
on_Matching(g_nMatchMethod, 0);
waitKey(0);
return 0;
}
//-----------------------------------【on_Matching( )函数】--------------------------------
// 描述：回调函数
//-------------------------------------------------------------------------------------------
void on_Matching(int, void*)
{
//【1】给局部变量初始化
Mat srcImage;
g_srcImage.copyTo(srcImage);
//【2】初始化用于结果输出的矩阵
int resultImage_rows = g_srcImage.rows - g_templateImage.rows + 1;
int resultImage_cols = g_srcImage.cols - g_templateImage.cols + 1;
g_resultImage.create(resultImage_rows, resultImage_cols, CV_32FC1);
//【3】进行匹配和归一化
matchTemplate(g_srcImage, g_templateImage, g_resultImage, g_nMatchMethod);
normalize(g_resultImage, g_resultImage, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());
//【4】通过函数 minMaxLoc 定位最匹配的位置
double minValue; double maxValue; Point minLocation; Point maxLocation;
Point matchLocation;
minMaxLoc(g_resultImage, &minValue, &maxValue, &minLocation, &maxLocation);
//求出匹配度 最小值 和 最大值 最小值位置和最大值位置
//【5】对于方法 SQDIFF 和 SQDIFF_NORMED, 越小的数值有着更高的匹配结果. 而其余的方法, 数值越大匹配效果越好
//OpenCV3版为：
if (g_nMatchMethod == TM_SQDIFF || g_nMatchMethod == TM_SQDIFF_NORMED)
{
matchLocation = minLocation;
}
else
{
matchLocation = maxLocation;
}
//【6】绘制出矩形，并显示最终结果 输入对角线两个点位置
rectangle(srcImage, matchLocation, Point(matchLocation.x + g_templateImage.cols, matchLocation.y + g_templateImage.rows), Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
rectangle(g_resultImage, matchLocation, Point(matchLocation.x + g_templateImage.cols, matchLocation.y + g_templateImage.rows), Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
imshow(WINDOW_NAME1, srcImage);
imshow(WINDOW_NAME2, g_resultImage);
}