作用有局限性，必须在指定的环境下，才能匹配成功，是受到很多因素的影响，所以有一定的适应性 模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。 它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。 模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。 模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域[/code] 工作原理：在待检测图像上，从左到右，从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，两者相同的可能性越大。 代码实现： import cv2 as

opencv通过阈值使用matchTemplate实现多目标匹配

1.基于OpenCv的旋转匹配 基于OpenCv实现了模板图像的旋转匹配，此代码基于matchTemplate函数封装实现可以得知旋转角度的模板匹配（vs2013+opencv2.4.9） 2.带旋转的模板匹配的原理及算法实现(c++) 带旋转的模板匹配算法，能够匹配带旋转角度的模板。（VS 2015+OPENCV C++）