參考文檔：http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html#id2
最近一直在做一個logo檢測的項目，檢測logo的有無，接觸到模闆比對。模闆比對雖然精度不高，但選擇恰當的方法，設定合适的門檻值也能起到一定作用。有的時候我們還能用模闆比對來定位。下面對模闆比對進行一個總結。
模闆比對：模闆比對是一項在一幅圖像中尋找與另一幅模闆圖像最比對(相似)部分的技術.
matchTemplate()參數詳解
CV_EXPORTS_W void matchTemplate( InputArray image, InputArray templ,
OutputArray result, int method );
image：待比對的源圖像
templ：模闆圖像
result：儲存結果的矩陣，我們可以通過minMaxLoc() 确定結果矩陣的最大值和最小值的位置.
minMaxLoc()函數：查找全局最小和最大稀疏數組元素并傳回其值及其位置
void minMaxLoc(const SparseMat& a, double* minVal,double* maxVal, int* minIdx=0, int* maxIdx=0);
a: 比對結果矩陣
&minVal 和 &maxVal: 在矩陣 result 中存儲的最小值和最大值
&minLoc 和 &maxLoc: 在結果矩陣中最小值和最大值的坐标.
method ：模闆比對的算法
有以下六種：
enum { TM_SQDIFF=0, TM_SQDIFF_NORMED=1, TM_CCORR=2, TM_CCORR_NORMED=3, TM_CCOEFF=4, TM_CCOEFF_NORMED=5 };
TM_SQDIFF，TM_SQDIFF_NORMED比對數值越低表示比對效果越好，其它四種反之。
TM_SQDIFF_NORMED，TM_CCORR_NORMED，TM_CCOEFF_NORMED是标準化的比對，得到的最大值，最小值範圍在0~1之間，其它則需要自己對結果矩陣歸一化。
不同的方法會得到差異很大的結果，可以通過測試選擇最合适的方法。
歸一化函數normalize()
normalize( result, result, , , NORM_MINMAX, -, Mat() );
模闆比對的大緻用法如下：
void templateMatching(const Mat& srcImage,const Mat& templateImage)
{
Mat result;
int result_cols = srcImage.cols - templateImage.cols + ;
int result_rows = srcImage.rows - templateImage.rows + ;
if(result_cols < || result_rows < )
{
qDebug() << "Please input correct image!";
return;
}
result.create(result_cols, result_rows, CV_32FC1);
// enum { TM_SQDIFF=0, TM_SQDIFF_NORMED=1, TM_CCORR=2, TM_CCORR_NORMED=3, TM_CCOEFF=4, TM_CCOEFF_NORMED=5 };
matchTemplate(srcImage,templateImage,result,TM_CCOEFF_NORMED); //最好比對為1,值越小比對越差
double minVal = -;
double maxVal;
Point minLoc;
Point maxLoc;
Point matchLoc;
minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat());
//取大值(視比對方法而定)
// matchLoc = minLoc;
matchLoc = maxLoc;
//取大值,值越小表示越比對
QString str = "Similarity:" + QString::number((maxVal) * , 'f', ) + "%";
qDebug(str.toAscii().data());
Mat mask = srcImage.clone();
//繪制最比對的區域
rectangle(mask, matchLoc, Point(matchLoc.x + templateImage.cols, matchLoc.y + templateImage.rows), Scalar(, , ), , , );
imshow("mask",mask);
}
分别采用兩個不同顔色的模闆圖進行測試，得到如下兩組結果圖，以供參考。
測試結果1：
測試結果2：
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