單目標模版匹配

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就是實現這樣：

其中，能夠根據模版運算，自動即時找出相同模版的地方。從而能夠計算出鏡頭的相對位移。

模板匹配的工作方式
    模板匹配的工作方式跟長條圖的反向投影基本一樣，大致過程是這樣的：通過在輸入映像上滑動映像塊對實際的映像塊和輸入映像進行匹配。
    假設我們有一張100x100的輸入映像，有一張10x10的模板映像，尋找的過程是這樣的：
  （1）從輸入映像的左上方(0,0)開始，切割一塊(0,0)至(10,10)的臨時映像；
  （2）用臨時映像和模板映像進行對比，對比結果記為c；
  （3）對比結果c，就是結果映像(0,0)處的像素值；
  （4）切割輸入映像從(0,1)至(10,11)的臨時映像，對比，並記錄到結果映像；
  （5）重複（1）～（4）步直到輸入映像的右下角。
    大家可以看到，長條圖反向投影對比的是長條圖，而模板匹配對比的是映像的像素值；模板匹配比長條圖反向投影速度要快一些，但是我個人認為長條圖反向投影的魯棒性會更好。

 

模板匹配的匹配方式
    在OpenCv和EmguCv中支援以下6種對比方式：
    CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法：該方法採用平方差來進行匹配；最好的匹配值為0；匹配越差，匹配值越大。
    CV_TM_CCORR 相關匹配法：該方法採用乘法操作；數值越大表明匹配程度越好。
    CV_TM_CCOEFF 相關係數匹配法：1表示完美的匹配；-1表示最差的匹配。
    CV_TM_SQDIFF_NORMED 歸一化平方差匹配法
    CV_TM_CCORR_NORMED 歸一化相關匹配法
    CV_TM_CCOEFF_NORMED 歸一化相關係數匹配法
    根據我的測試結果來看，上述幾種匹配方式需要的計算時間比較接近（跟《學習OpenCv》書上說的不同），我們可以選擇一個能適應情境的匹配方式。

 程式和視頻 http://pan.baidu.com/s/1eQAEs62  89gb