第一章：图像模板匹配演示

① 效果展示1

这是我要进行匹配的图片：
在这里插入图片描述
匹配后的效果：

② 效果展示2

这是我要进行匹配的图片：
在这里插入图片描述
匹配后的效果：

③ 实现源码

实现源码如下：
这里使用了 CV_TM_SQDIFF 算法，调用方法为 cv.TM_SQDIFF

import cv2 as cv
def template_matching(img_match, img, arithmetic_model):
    ''' 【作用】 进行图片模板匹配 【参数1】 模板图片 【参数2】 进行匹配的图片 【参数3】 算法模型 【返回】 无 '''
    # 进行模板匹配
    result = cv.matchTemplate(img, img_match, arithmetic_model)
    # 获取最小最大匹配值，还有对应的坐标
    min_value, max_value, min_coordinate, max_coordinate = cv.minMaxLoc(result)
    # 默认最佳最大值，当算法为CV_TM_SQDIFF或CV_TM_SQDIFF_NORMED时改为最小值
    best_coordinate = max_coordinate;
    if(arithmetic_model == cv.TM_SQDIFF or arithmetic_model == cv.TM_SQDIFF_NORMED):
        best_coordinate = min_coordinate;
    # 获取匹配图片的高和宽
    m_height, m_width = img_match.shape[:2]
    # 矩形的起始点和结束点
    r_start = best_coordinate
    r_end = (best_coordinate[0] + m_width, best_coordinate[1] + m_height);
    # 矩形的颜色和线的宽度
    r_color = (0, 0, 0)
    r_line_width = 2
    # 绘制矩形并展示
    cv.rectangle(img, r_start, r_end, r_color, r_line_width)
    cv.imshow("Xiao Lanzao", img)
# 传入图片数据
img_match = cv.imread("./image/baidu-ico.png")
img = cv.imread("./image/baidu-sousuo.png")
template_matching(img_match, img, cv.TM_SQDIFF)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()