基於模板匹配的程式（可以作為面部識別的哦）

模板匹配是一項在一幅影象中尋找與另一幅模板影象最匹配部分的技術，模板匹配技術是由matchtemplate()函式完成，但是此項技術不是基於直方圖的，是通過在輸入影象上滑**像塊，對實際的影象塊和輸入影象進行匹配的一種匹配方法：

滑動模板影象來尋找影象中和模板影象最匹配的部分實現模板匹配：

matchtemplate()函式用於匹配出和模板重疊的影象區域

c++:void matchtemplate(inputarray image,inputarray template,outputarray result,int method);

1.表示待搜尋的影象，且需要為8位或者32位浮點型影象

2.表示搜尋模板，需要和原影象有相同的資料型別，且尺寸不能大於源影象

3.outputarray型別的result，比較結果的對映影象，其必須為單通道，32位浮點型影象，如果影象尺寸是wh的template的尺寸是wh的則result的型別為：（w-w+1,h-h+1）

4.int型別的method,指定的匹配方法，opencv提供了6種影象匹配的方法可供使用。

1.平方差匹配法 method=tm_sqdiff

2.歸一化平方差匹配法 method=tm_sqdiff_normed

3.相關匹配法 method=tm_ccorr;

4.歸一化相關匹配法 method=tm_ccorr_normed

5.係數匹配法： method=tm_ccoeff

6.化相關係數匹配法 method=tm_ccoeff_normed

通常，隨著簡單的測量（平方差）到更為複雜的測量（相關係數），我們獲得了越來越準確的匹配，越精確的匹配意味著計算量大為代價，比較科學的辦法就是對所有的這些方法多次測試實驗，以便為自己的應用選擇同時兼顧速度和精度的最佳方案。

以下是乙個單一基於模板匹配的人臉識別：使用方法就是給自己拍一張**放到自己的工程中，然後在程式中定義就可以了，編譯就可以直接用，檢測出你的臉：

#include

using namespace cv;

using namespace std;

mat srcimg,templateimg,resultimg;

int matchmethod=tm_ccoeff_normed;

int main()

rectangle(srcimg1,matchlocation,point(matchlocation.x+templateimg.cols,matchlocation.y+templateimg.rows),scalar(0,255,0),2,8,0);

//rectangle(resultimg,matchlocation,point(matchlocation.x+templateimg.cols,matchlocation.y+templateimg.rows),scalar(0,255,0),2,8,0);

imshow("原圖",srcimg1);

//imshow("效果圖",resultimg);

waitkey(20);

}return 0;