模版的多個匹配，能夠得到所有匹配的結果。模板匹配是數字圖像處理的重要組成部分之一。
把不同傳感器或同一傳感器在不同時間、不同成像條件下對同一景物獲取的兩幅或多幅圖像在空間上對準,或根據已知模式到另一幅圖中尋找相應模式的處理方法就叫做模板匹配
簡單而言，模板就是一幅已知的小圖像。模板匹配就是在一幅大圖像中搜尋目標，已知該圖中有要找的目標，且該目標同模板有相同的尺寸、方向和圖像，通過一定的算法可以在圖中找到目標，確定其座標位置。 以8 位圖像(其1 個像素由1 個字節描述)爲例，模板T( m × n 個像素)疊放在被搜索圖S( W × H 個像素)上平移，模板覆蓋被搜索圖的那塊區域叫子圖Sij。i，j爲子圖左上角在被搜索圖S 上的座標。
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思考一個問題，就是這個單模板多匹配的問題，使用深度學習能否解決？和傳統方法各有什麼優劣？