​    模板匹配指的是通过模板图像与测试图像之间的比较，找到测试图像上与模板图像相似的部分，这是通过计算模板图像与测试图像中目标的相似度来实现的，可以快速地在测试图像中定位出预定义的目标。匹配的主要思路是使用一个目标原型，根据它创建一个模板，在测试图像中搜索与该模板图像最相似的目标，并寻找与该模板的均值或方差最接近的区域。

    通过模板匹配可以得到目标的相似度，旋转角度，行列坐标，缩放大小等。

    针对不同的图像特征和检测环境，有多种模板匹配算法。如何选择合适的模板匹配算法，取决于具体的图像数据和匹配任务。只有理解这些算法的原理和适用场景后，才能根据项目的需要选择合适的算法。

    基于灰度值的模板匹配是最经典的模板匹配算法，也是最早提出来的模板匹配算法。这种算法的根本思想是，计算模板图像与检测图像之间的像素灰度差值的绝对值总和（SAD方法）或者平方差总和（SSD方法）。

    其原理是：首先选择一块ROI（感兴趣区域）作为模板图像，生成基于灰度值的模板。然后将检测图像与模板图像进行粗匹配，在检测图像与模板图像中任选一点，采取隔点搜索的方式计算二者灰度的相似性，这样粗匹配一遍得到粗相关点。接下来进行精匹配，将得到的粗相关点作为中心点，用最小二乘法寻找二者之间的最优匹配点。

    由于这种方法是利用模板图像的所有灰度值进行匹配，但在光照发生变化的情况下灰度值会产生强烈的变化，因此该方法不能适应光照发生变化的情况，也不能用于多通道图像的匹配，一般只用于简单图像的匹配。

    灰度匹配算子原型如下：

    以下是一个实例：

    这种方法适用于目标图像光照比较稳定的情况，多数情况下还是优先考虑基于相关性的匹配和基于形状的匹配。只有针对极少数的简单图像，才会考虑基于灰度值的匹配。

    基于相关性的模板匹配其实是另一种基于灰度值的匹配，不过它的特点是使用一种归一化的互相关匹配(Normalized Cross Correlation，NCC）来衡量模板图像和检测图像之间的关系，因此，在光照方面受的影响比较小。与经典的基于灰度值的匹配算法不同的是，它的速度要快很多。与基于形状模板的匹配算法相比，它的优势是对一些形状有细微变化的、纹理复杂的或者是聚焦模糊的检测图像都能检索得到。

    其原理是：把模板图像中的所有像素按列顺序组成一个行向量a，即模板的特征向量，然后在检测图像上寻找与模板最匹配的区域b，通过计算两个向量的夹角，来衡量匹配的概率，如下面所示：

    以下是一个实例：

    选取一块圆形区域作为模板图像，并根据其灰度值创建模板。当检测图像亮度和形状变化很大还是能够匹配得到。

    该方法不但能适应光照变化，对小范围的遮挡和缺失也同样适用，同时还适用于聚焦不清的图像和形状变形，因此在实际应用中比较广泛。但是，该方法也有其局限性，如果与参考图像相比，检测图像的位移、旋转或者缩放比较大，可能会导致匹配失败。

    基于形状的模板匹配，也称为基于边缘方向梯度的匹配，是一种最常用也最前沿的模板匹配算法。该算法以物体边缘的梯度相关性作为匹配标准，原理是提取ROI中的边缘特征，结合灰度信息创建模板，并根据模板的大小和清晰度的要求生成多层级的图像金字塔模型。接着在图像金字塔层中自上而下逐层搜索模板图像，直到搜索到最底层或得到确定的匹配结果为止。

    以下是一个实例：

    该方法使用边缘特征定位物体，对于很多干扰因素不敏感，如光照和图像的灰度变化，甚至可以支持局部边缘缺失、杂乱场景、噪声、失焦和轻微形变的模型。更进一步说，它甚至可以支持多个模板同步进行搜索。但是，在搜索过程中，如果目标图像发生大的旋转或缩放，则会影响搜索的结果，因此不适用于旋转和缩放比较大的情况。

    基于组件的模板匹配可以说是基于形状的模板匹配的加强版，加强的地方在于，这种方法允许模板中包含多个目标，并且允许目标之间存在相对运动（位移和旋转)。这决定了这种方式不适用于尺寸缩放的情况。由于有多个ROI，且需要检测多个ROI之间的相对运动关系，因此这种方法与基于形状的模板匹配相比要稍微复杂一点，且不适用于失焦图像和轻微形变的目标。

    以下是一个实例：

    本例在图中选取了几个元器组件作为模板图像，并根据其形状和相对关系创建了模板，图像在旋转的情况下仍得到了理想的匹配结果。

    基于组件的模板匹配适用于组成部件之间有相对运动的物体，使用边缘特征定位物体，对于很多干扰因素不敏感，如光照变化、混乱无序等。其适用于多通道图像，不适用于纹理图像、聚焦不清的图像和形状变形的图像。

    形变分为两种，一种是基于目标局部的形变，另一种是由于透视关系而产生的形变。基于形变的模板匹配也是一种基于形状的匹配方法，但不同的是，其返回结果中不仅包括轻微形变的形状、形变的位置和参数，还有描述形变的参数，如旋转角度、缩放倍数等。

    基于透视的形变可以返回一个二维投影变换矩阵。如果是在相机标定的情况下，通过相机参数，还可以计算出目标的三维位姿。

    以下是一个实例：

    与基于透视形变的模板匹配类似，基于描述符的模板匹配能够在物体处于透视形变的状态下进行匹配，并且已标定和未标定的相机图像都适用。与透视形变不同的是，它的模板不是根据边缘轮廓创建的，而是根据特征点创建的。

    点的位置或相邻像素的灰度信息等都可以作为描述符。有纹理的平面图形非常适用于这种方法，尤其是对于旋转倾斜等场景中的匹配可以得到非常理想的结果。

    以下是一个实例：

图中五颜六色的点就是特征点，基于描述符的模板匹配只能用于有纹理的图像。

    基于点的模板匹配主要是用在三维匹配中，通过寻找图像中对应的特征点，进行两幅重叠图像的拼接等操作，在相机标定的情况下被广泛应用。其主要原理是通过提取两幅图像之间的重要特征点实现匹配。把这些特征点作为匹配的输入，输出部分则是两幅图像之间的映射关系，支持图像的位移、旋转、缩放和透视形变。

    同时，也可以把两幅图中的一幅作为模板，另一幅看作检测图像的一个实例。该方法在透视形变的情况下无须标定就能完成匹配，但是运行时间会增加，增加的时间主要来自特征点的提取。

    选择适合的模板匹配方法可以事半功倍。

    （1）基于灰度值的模板匹配

    适用于目标区域灰度值比较稳定，检测图像与模板图像相似度高，且具有相同的外界条件的场景。不适用于杂乱场景、遮挡、光照变化、尺寸缩放及多通道图像。

    （2）基于相关性的模板匹配

    适用于失焦图像、轻微形变、线性光照变化及轮廓模糊的图像，对纹理图像尤为支持。不适用于杂乱场景、遮挡、非线性光线变化、大幅的旋转、尺寸缩放和多通道图像。

    （3）基于形状的模板匹配

    适用于目标轮廓比较清晰的场景。适用于杂乱场景、遮挡、非线性光照变化、尺寸缩放、失焦和轻微形变的图像，以及多通道图像和多个模板的同步匹配，不适用于纹理复杂的图像。

    （4）基于组件的模板匹配

    适用于多个目标的匹配场景。适用于杂乱场景、遮挡、非线性光照变化的图像，以及多通道图像和多个模板的同步匹配。不适用于纹理复杂的图像，以及失焦和形变的图像。

    （5）基于局部形变的模板匹配

    适用于杂乱场景、遮挡、非线性光照变化、尺寸缩放和轻微局部形变的图像，以及多通道图像.

    （6）基于透视形变的模板匹配

    适用于杂乱场景、遮挡、非线性光照变化、尺寸缩放、失焦和透视形变的图像，以及多通道图像。但是对于纹理图像的支持不够好。

    （7）基于描述符的模板匹配

    适用于杂乱场景、遮挡、非线性光照变化、尺寸缩放、轻微局部形变、透视形变的图像，以及有纹理的图像，不适用于失焦和多通道图像。

    （8）基于点的模板匹配

    用于在多幅部分重合的图像之间建立对应的关系。