cv2.matchTemplate() 是 OpenCV 中用于模板匹配的函数。它可以在给定的图像中寻与模板最相似的区域。
函数原型如下：
```python
cv2.matchTemplate(image, template, method[, result[, mask]])
```
参数说明：
- image：输入图像，可以是任意维度的灰度图像或彩图像。
- template：模板图像，必须是与输入图像具有相同的数据类型和通道数。
- method：匹配方法，用于指定匹配的计算方式。常用的方法有：
  - cv2.TM_SQDIFF：平方差匹配法，最小值表示最佳匹配。
  - cv2.TM_SQDIFF_NORMED：归一化平方差匹配法，最小值表示最佳匹配。
  - cv2.TM_CCORR：相关性匹配法，最大值表示最佳匹配。
  - cv2.TM_CCORR_NORMED：归一化相关性匹配法，最大值表示最佳匹配。
  - cv2.TM_CCOEFF：相关系数匹配法，最大值表示最佳匹配。
  - cv2.TM_CCOEFF_NORMED：归一化相关系数匹配法，最大值表示最佳匹配。
- result：可选参数，用于存储匹配结果的输出图像。
- mask：可选参数，用于指定感兴趣区域（ROI），只在该区域内进行匹配。
函数返回一个包含匹配结果的二维数组，每个元素表示对应位置的匹配程度。
示例代码：
```pythonrectangle函数opencv
import cv2
import numpy as np
# 读取输入图像和模板图像
image = cv2.imread('image.jpg')
template = cv2.imread('template.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_template = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行模板匹配
result = cv2.matchTemplate(gray_image, gray_template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 获取匹配结果的坐标
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0])
# 在输入图像中绘制矩形框
angle(image, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)
# 显示结果图像
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码将在输入图像中到与模板最相似的区域，并在该区域绘制一个矩形框。

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