深入理解 OpenCV 的 matchTemplate 函数返回值
OpenCV 中的 cv2.matchTemplate 函数是图像匹配的利器，但其返回值常常让开发者感到困惑。本文将详细解析 cv2.matchTemplate 的返回值，并阐明其与 cv2.minMaxLoc 函数的协同作用，帮助您精准定位最佳匹配位置。
cv2.matchTemplate 函数根据指定的匹配方法计算模板图像在目标图像中的匹配结果。其返回值并非直接给出匹配位置，而是一个与目标图像尺寸相同的矩阵，矩阵元素代表模板图像在对应位置的匹配得分。得分越高(或越低，取决于匹配方法)，表示模板与目标图像在该位置的相似度越高。
不同匹配方法的得分含义如下：
- 平方差匹配 (cv2.TM_SQDIFF)： 得分越低，匹配度越高。最小值对应最佳匹配位置。
- 归一化平方差匹配 (cv2.TM_SQDIFF_NORMED)： 得分越低，匹配度越高，值范围在 0 到 1 之间。
- 交叉相关匹配 (cv2.TM_CCORR)： 得分越高，匹配度越高。最大值对应最佳匹配位置。
- 归一化交叉相关匹配 (cv2.TM_CCORR_NORMED)： 得分越高，匹配度越高，值范围在 -1 到 1 之间。
- 相关系数匹配 (cv2.TM_CCOEFF)： 得分越高，匹配度越高。最大值对应最佳匹配位置。
- 归一化相关系数匹配 (cv2.TM_CCOEFF_NORMED)： 得分越高，匹配度越高，值范围在 -1 到 1 之间。
因此，cv2.matchTemplate 返回的矩阵本身无法直接指示最佳匹配位置，需要结合 cv2.minMaxLoc 函数获取最小值/最大值及其位置。
cv2.minMaxLoc(res) 返回四个值：min_val, max_val, min_loc, max_loc。
-
min_val和max_val分别是矩阵中的最小值和最大值。 -
min_loc和max_loc分别是min_val和max_val的坐标 (x, y)。
根据选择的匹配方法，使用 min_loc 或 max_loc 确定最佳匹配位置的左上角坐标：平方差匹配使用 min_loc，其他方法使用 max_loc。 理解了这些，您就能有效利用 cv2.matchTemplate 和 cv2.minMaxLoc 函数，精确找到模板图像在目标图像中的最佳匹配位置。
