OpenCV有matchTemplate()函数，它通过滑动模板输入到输出，并生成与匹配对应的数组输出。
我在哪里可以学习如何解释六种TemplateMatchModes？
我已经阅读并实现了基于tutorial的代码，但除了理解一个寻找最小结果用于TM_SQDIFF匹配和其余情况下使用最大值之外，我不知道如何解释不同的方法以及选择其中一种的情况。
例如（摘自教程）
res = cv.matchTemplate(img_gray, template, cv.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8
loc = np.where(res >= threshold)
并且
首先，最基本的距离度量就是两个值之间的绝对差，即d(x, y) = abs(x - y)。对于图像，从单个值扩展这个方法的一个简单方法是像素逐个地计算所有这些距离，从而得到绝对差的总和（SAD）指标；它也被称为曼哈顿或出租车距离，并定义了L1范数。令人烦恼的是，这并没有作为OpenCV的模板匹配模式之一实现，但在这个讨论中它仍然很重要，因为它可以与SSD进行比较。
在模板匹配场景中，您沿着多个位置滑动模板，只需找到最小差异发生的地方即可。这相当于在数组[1, 4, 9]中寻找最接近5的值的索引。您将每个数组中的值与5的绝对差计算出来，索引1具有最小的差异，因此那是最接近匹配的位置。当然，在模板匹配中，值不是5，而是一个数组，而且图像是一个更大的数组。
TM_SQDIFFSAD指标的一个有趣特性是，它不会惩罚大的差异，与许多小的差异一样。假设我们要使用以下向量计算d(a, b)和d(a, c)：
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
c = [1, 2, 12]
对每个元素取绝对差的和，我们可以看到
SAD(a, b) = 3 + 3 + 3 = 9 = 0 + 0 + 9 = SAD(a, c)
SSD(a, b) = 3^2 + 3^2 + 3^2 = 27 != 81 = 0^2 + 0^2 + 9^2 = SSD(a, c)
交叉相关只是将两个图像相乘。你可以想象，如果两个信号完全对齐，将它们相乘将简单地平方模板。如果它们没有完全对齐，那么乘积将更小。因此，乘积最大的位置是它们最好对齐的位置。然而，在你不确定使用它作为相似度测量的信号是否相关的情况下，交叉相关存在一个问题，通常在以下示例中显示。假设你有三个数组:
a = [2, 600, 12]
b = [v, v, v]
c = [2v, 2v, 2v]
a和b或a和c之间没有明显的相关性。一般来说，a与b的相关性不应比与c更高。但是，由于这是一个产品，因此ccorr(a, c) = 2*ccorr(a, b)。因此，在尝试在较大图像中查找模板时，这并不理想。由于我们处理具有定义最大值（即图像）的离散数字信号，这意味着图像的明亮白色补丁基本上总是具有最大相关性。由于这个问题，TM_CCORR作为模板匹配方法并不特别有用。TM_CCOEFF
解决与明亮补丁相关的问题的一种简单方法是在比较信号之前将平均值减去。这样，仅移动的信号与未移动的信号具有相同的相关性。这符合我们的直觉——变化一起的信号是相关的。TM_SQDIFF_NORMED、TM_CCORR_NORMED、TM_CCOEFF_NORMED
OpenCV中的所有方法都是以相同的方式进行归一化的。归一化的目的{{不是}}为了给出置信度/概率，而是为了给出一个度量标准，使您可以将其与不同大小或不同比例值的模板进行比较。例如，假设我们想要查找图像中是否存在对象，并且我们有两个不同大小的此对象的模板。我们可以通过像素数来归一化，这将适用于比较不同大小的模板。然而，假设我的模板在强度上实际上非常不同，例如一个像素值的方差比另一个高得多。通常，在这种情况下，您需要通过标准差（平均差的平方和的平方根）进行除法。OpenCV确实使用“TM_CCOEFF_NORMED”方法执行此操作，因为平均差的平方和{{就是}}方差，但其他方法没有进行平移，因此缩放只是图像值之和的度量。无论哪种方式，结果都是类似的，您希望按与所使用的图像补丁的强度相关的某些内容进行缩放。OpenCV没有提供的其他有用指标。Matlab提供了SAD，以及最大绝对差度量（MaxAD），也被称为均匀距离度量和给出L∞范数。基本上，您取最大绝对差而不是它们的总和。通常在优化设置中使用的其他指标，例如首先提出用于立体匹配的增强相关系数，然后扩展到一般的对准。该方法用于OpenCV，但不用于模板匹配;您将在computeECC()和findTransformECC()中找到ECC指标。
通常情况下，您会看到已归一化和未归一化的SSD(TM_SQDIFF_NORMED，TM_SQDIFF)以及零规范化互相关/ZNCC (TM_CCOEFF_NORMED)被使用。有时您可能会看到TM_CCORR_NORMED，但不太常见。根据我在网上找到的一些讲义笔记（这个主题有一些很好的例子和直观的解释！），Trucco和Verri的CV书指出，通常SSD比相关性更有效，但我没有T&V的书来看看他们为什么建议这样做；大概是因为比较是基于真实世界的照片。但尽管如此，SAD和SSD绝对是有用的，特别是对于数字图像。
我不知道任何一个在大多数情况下哪种更好的确定性例子或类似的东西---我认为它真的取决于您的图像和模板。通常我会说：如果您正在寻找精确匹配或非常接近的匹配，请使用SSD。它很快，而且它肯定映射到您要最小化的内容（模板和图像块之间的差异）。在这种情况下，没有必要归一化，这只是额外的开销。如果您有类似的要求，但需要比较多个模板，则将SSD归一化。如果您正在寻找匹配，但您正在处理可能具有曝光或对比度差异的真实世界照片，则ZNCC的平移和方差均衡很可能是最好的。
关于选择正确的阈值，从 ZNCC 或 SSD 得到的值根本不是置信度或概率数字。如果你想选择正确的阈值，可以通过多种典型方式来测量参数。你可以为不同的阈值计算 ROC 曲线或 PR 曲线。你可以使用回归来找到最佳参数。你需要标记一些数据，但至少你会有针对某个测试集的表现测量结果，这样你的选择就不是随意的。通常情况下，对于一个数据密集型领域，你需要确保你的数据尽可能接近真实世界的例子，并且你的测试数据涵盖了你的边缘情况以及典型图像。TM_CCOEFF_NORMED或TM_CCORR_NORMED开始——使用相关系数进行均值偏移可能需要，也可能不需要，这取决于图像输入（例如，如果您希望模板和图像中的对象的强度相等，则交叉相关应该就足够了; 如果您需要对不同光照具备鲁棒性，则使用相关系数）。 - alkasm