多角度模板匹配代码
    模板匹配是一种常用的计算机视觉技术，用于在图像中寻特定模式的位置。在这里，我将从多个角度介绍模板匹配的代码实现。
    首先，我们可以使用Python的OpenCV库来实现模板匹配。下面是一个简单的例子：
    python.
    import cv2。
    import numpy as np.
    # 读取原始图像和模板图像。
    img = cv2.imread('original_image.jpg')。
    template = cv2.imread('template_image.jpg')。
    # 将图像转换为灰度。
    gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)。
    gray_template = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)。
    # 使用模板匹配算法。
    result = cv2.matchTemplate(gray_img, gray_template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)。
    # 寻最佳匹配位置。
rectangle函数opencv    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)。
    # 绘制矩形标记。
    top_left = max_loc.
    bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0])。
    angle(img, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)。
    # 显示结果。
    cv2.imshow('Matched Image', img)。
    cv2.waitKey(0)。
    cv2.destroyAllWindows()。
    上述代码使用了OpenCV的模板匹配函数`cv2.matchTemplate`，并利用`cv2.minMaxLoc`函数到最佳匹配位置，最后在原始图像上绘制了矩形标记。
    另外，除了OpenCV，还可以使用其他库如NumPy和Matplotlib来实现模板匹配算法。以下是一个使用NumPy和Matplotlib的例子：
    python.
    import numpy as np.
    import matplotlib.pyplot as plt.
    import matplotlib.image as mpimg.
    # 读取原始图像和模板图像。
    img = mpimg.imread('original_image.jpg')。
    template = mpimg.imread('template_image.jpg')。
    # 使用模板匹配算法。
    result = np.sum((img template)  2)。
    # 寻最佳匹配位置。
    min_val = np.min(result)。
    min_index = np.unravel_index(np.argmin(result), result.shape)。
    # 绘制矩形标记。
    top_left = min_index.
    bottom_right = (top_left[0] + template.shape[0], top_left[1] + template.shape[1])。
    plt.imshow(img)。
    a().add_patch(plt.Rectangle((top_left[1], top_left[0]), template.shape[1], template.shape[0], edgecolor='r', facecolor='none'))。

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