我正在开发一个iOS应用程序，它可以在大图片中查找小（相似）图像的实例。例如：
The image we are searching inside
The image we are searching for
The matched image
需要考虑的主要问题是，
我尝试使用 OpenCV 进行了几种方法。特征匹配似乎不够准确，并给我带来了数百个无意义的结果，因此我正在尝试模板匹配。我的代码看起来像：
The image we are searching inside
The image we are searching for
The matched image
需要考虑的主要问题是，smallImage 的大小将与 bigImage 中的目标匹配，但在 bigImage 中可能会略微遮挡对象（因此它们不总是完全相同）。另外，我处理的图像比这里的示例要小得多，我尝试匹配的图像（smallImage）大小在 32 x 32 像素和 80 x 80 像素之间，而大图像约为 1000 x 600 像素。除了可能会被遮挡之外，smallImage 在大小、颜色、旋转等方面都与 big image 中的对象匹配。我尝试使用 OpenCV 进行了几种方法。特征匹配似乎不够准确，并给我带来了数百个无意义的结果，因此我正在尝试模板匹配。我的代码看起来像：
cv::Mat ref = [bigImage CVMat];
cv::Mat tpl = [smallImage CVMat];
cv::Mat gref, gtpl;
cv::cvtColor(ref, gref, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
cv::cvtColor(tpl, gtpl, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
cv::Mat res(ref.rows-tpl.rows+1, ref.cols-tpl.cols+1, CV_32FC1);
cv::matchTemplate(gref, gtpl, res, CV_TM_CCOEFF_NORMED);
cv::threshold(res, res, [tolerance doubleValue], 1., CV_THRESH_TOZERO);
double minval, maxval, threshold = [tolerance doubleValue];
cv::Point minloc, maxloc;
cv::minMaxLoc(res, &minval, &maxval, &minloc, &maxloc);
if (maxval >= threshold) {
// match
bigImage是要查找目标的大图像smallImage是在bigImage中要查找的图像tolerance是匹配容差（介于0和1之间）
这个方法可以工作，但存在一些问题。
我最初尝试使用整个对象图像的完整图像（即整个冰箱的图像），但我发现它非常不准确。当容差高时，它什么也没有找到，当容差低时，它会找到许多不正确的匹配项。
接下来，我尝试使用图像的较小部分，例如：
这提高了在bigImage中查找目标的准确性，但也导致了很多错误的匹配。
我已经尝试了这里所有可用的matchTemplate方法，它们都返回大量的错误匹配，除了CV_TM_CCOEFF_NORMED，它返回更少的匹配（但大多数也是错误的匹配）
如何在iOS中使用OpenCV提高图像匹配的准确性？
编辑： 我已经谷歌了很多，最有用的帖子是：
- Pattern Matching - Find reference object in second image
- Measure of accuracy in pattern recognition using SURF in OpenCV
- Template Matching
- Algorithm improvement for Coca-Cola can shape recognition
我找不到任何关于如何提高准确性的建议。