1 #模板匹配
2 #模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动
3 #计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有6种
4 #然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。
5 #假如原图形是AxB大小，而模板是axb大小，则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1)
6 #TM_SQDIFF:计算平方不同，计算出来的值越小，越相关
7 #TM_CCORR:计算相关性，计算出来的值越大，越相关
8 #TM_cCOEFF:计算相关系数，计算出来的值越大，越相关
9 #TM_SQDIFF_NORMED:计算归一化平方不同，计算出来的值越接近0，越相关
10 #TM_CCORR_NORMED:计算归—化相关性，计算出来的值越接近1，越相关
11 #TM_CCOEFF_NORMED:计算归一化相关系数，计算出来的值越接近1，越相关
12 templte = cv2.imread('test2.png');
13 res = cv2.matchTemplate(img,templte,cv2.TM_SQDIFF)
14 minval,maxval,minloc,maxloc = cv2.minMaxLoc(res)
匹配多个对象，搞个数组存进去，对于每个符合的对象保留即可
标签：匹配,计算出来,cv2,TM,计算,模板 From： https://www.cnblogs.com/mingrufeng/p/17344330.html