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2011-02-17 10:48:20
首先，参看上图。假设褐色的大图为待测图片，红色小图为模板图片。
1.result中数据的含义。
模板匹配函数cvMatchTemplate依次计算模板与待测图片的重叠区域的相似度，并将结果存入映射图像result当中，也就是说result图像中的每一个点的值代表了一次相似度比较结果。
2.result的尺寸大小。
如图可知，模板在待测图像上每次在横向或是纵向上移动一个像素，并作一次比较计算，由此，横向比较W-w+1次，纵向比较H-h+1次，从而得到一个（W-w+1）×（H-h+1）维的结果矩阵，result即是用图像来表示这样的矩阵,因而图像result的大小为（W-w+1）×（H-h+1）。
3.如何result中获得最佳匹配区域
使用函数cvMinMaxLoc(result,&min_val,&max_val,&min_loc,&max_loc,NULL);从result中提取最大值（相似度最高）以及最大值的位置（即在result中该最大值max_val的坐标位置max_loc，即模板滑行时左上角的坐标，类似于图中的坐标（x,y）。）
由此得到：rect=cvRect(max_loc.x,max_loc.y,tmp->width,tmp->height);rect表示的矩形区域即是最佳的匹配区域。
