テンプレートマッチングは、ある画像の最も一致する（同様の）部分を別の画像に見つけるための手法です。
関数： imgproc.matchtemplate（MAT画像、マットテンプル、マット結果、intメソッド）
パラメーター説明：
画像：ソース画像
テンプル：テンプレート画像
結果：結果を比較します
方法：アルゴリズムの一致
一致するアルゴリズム：
TM_SQDIFF二乗違いマッチング方法：この方法は、一致する四角差を使用します。最高の一致値は0です。マッチが悪いほど、一致値が大きくなります。
TM_CCORR相関マッチング方法：この方法では乗算操作を使用します。値が大きいほど、マッチング度が向上します。
TM_CCOEFF相関係数マッチング方法：1は完全な一致を表します。 -1は最悪の一致を表します。
TM_SQDIFF_NORMED正規平方差マッチング方法。
TM_CCORR_NORMED正規化相関マッチング方法。
TM_CCOEFF_NORMED正規化相関係数マッチング法。
サンプルコード：
public static void main（string [] args）{// todo auto-fenated method stub.loadlibrary（core.native_library_name）; mat g_tem = imgcodecs.imread（ "f：//mould.jpg"）; mat g_src = imgcodecs.imread（ "f：//source.jpg"）; int result_rows = g_src.rows（）-g_tem.rows（） + 1; int result_cols = g_src.cols（）-g_tem.cols（） + 1; mat g_result = new Mat（result_rows、result_cols、cvtype.cv_32fc1）; imgproc.matchtemplate（g_src、g_tem、g_result、imgproc.tm_ccorr_normed）; //正規化された正方形の分散一致方法// imgproc.matchtemplate（g_src、g_tem、g_result、// imgproc.tm_ccoeff_normed）; //正規化された相関係数マッチング方法// imgproc.matchtemplate（g_src、g_tem、g_result、imgproc.tm_ccoeff）; // // // //相関係数マッチング方法：1は完全な一致を表します。 -1は最悪の一致を表します。 // imgproc.matchtemplate（g_src、g_tem、g_result、imgproc.tm_ccorr）; // //関連する一致方法// imgproc.matchtemplate（g_src、g_tem、g_result、imgproc.tm_sqdiff）; // //正方形の分散マッチング方法：この方法では、正方形の分散を使用して一致させます。最高の一致値は0です。マッチが悪いほど、一致値が大きくなります。 // imgproc.matchtemplate（g_src、g_tem、g_result、imgproc.tm_ccorr_normed）; // //正規化された相関マッチング方法Core.normalize（g_result、g_result、0、1、core.norm_minmax、-1、new Mat（））;ポイントマッチロケーション= new Point（）; minmaxlocresult mmmlr = core.minmaxloc（g_result）;マッチロケーション= mmmlr.maxloc; //ここでmaxlocを使用するかどうかは、imgproc.rectangle（g_src、matchlocation、new point（matchlocation.x + g_tem.cols（）、matchlocation.y + g_tem.rows（））、新しいスカラー（0、0、0、0））を使用したマッチングアルゴリズムに依存します。 imgcodecs.imwrite（ "f：//match.jpg"、g_src）; }ソース画像：
テンプレート画像：
一致結果：
上記はこの記事のすべての内容です。みんなの学習に役立つことを願っています。誰もがwulin.comをもっとサポートすることを願っています。