本文介绍了如何在计算机视觉中利用OpenCV实现模板匹配。通过加载源图像和模板图像，调整尺寸，选择匹配方法（如平方差匹配、归一化平方差匹配等），并找到最佳匹配位置，最终在源图像上绘制矩形框来标识匹配区域。模板匹配广泛应用于目标检测、图像识别和目标跟踪等领域。
模板匹配是计算机视觉领域中常用的技术之一，它可以用于在图像中寻找指定模板的位置。OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉库，提供了许多用于图像处理和模式识别的函数和工具。本文将介绍如何使用OpenCV实现模板匹配，并提供相应的源代码示例。
首先，我们需要导入OpenCV库和相关的模块：
import cv2
import numpy as np
接下来，我们需要加载待搜索的源图像和要匹配的模板图像。假设我们的源图像为source_image.jpg，模板图像为template_image.jpg：
source_image = cv2.imread('source_image.jpg')
template_image = cv2
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