目标跟踪--模板匹配

• 模板匹配原理

• 算法步骤

• opencv调用函数

1. matchTemplate
2. minMaxLoc
3. cvSetMouseCallback
4. Rect
5. rectangle

• 代码 

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模板匹配原理

根据已知模板图像T在被搜索图S中平移，寻找与模板相似度最大的区域，并记录坐标。

其中，子图S（i,j）与模板有相同的尺寸、方向。

算法步骤

（1）首先取得待跟踪的目标图像，该目标图像常较小，称该图像为模板，以T 表示； 

（2）定义匹配公式以备在移动模板时得到匹配度； 

（3）把模板T 在待检测的图像（往往是视频中的一帧帧图像）中移动，在模板覆盖下那块搜索图叫做子图，每移动到一个位置就按定义的匹配公式计算匹配度，直至移动完整幅图像为止； 

（4）按照匹配度的大小，选择匹配度最大（即最匹配）的位置，此位置即为最佳匹配位置，以此点为起始点，范围的大小就以模板的大小为准，即可锁定目标； 

（5）针对视频中的每一帧图像执行步骤（3）~（4），这样就达到了跟踪的目的。 

核心在于计算模板T与子图S(i,j)的相似程度。

opencv调用函数

Image为源图像，temp为模板图像，result为各个位置相似度的结果矩阵，method为相似度评价准则。

----------------------越小的值表示越匹配--------------------------

CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法，最好的匹配为0，值越大匹配越差；Sumof Squared Difference (SSD) 差值的平方和