就是實現這樣：
其中，能夠根據模版運算，自動實時從圖中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直方圖的反向投影基本一樣，大致過程是這樣的：通過在輸入圖像上滑動圖像塊對實際的圖像塊和輸入圖像進行匹配。
假設我們有一張100x100的輸入圖像，有一張10x10的模板圖像，查找的過程是這樣的：
（1）從輸入圖像的左上角(0,0)開始，切割一塊(0,0)至(10,10)的臨時圖像；
（2）用臨時圖像和模板圖像進行對比，對比結果記爲c；
（3）對比結果c，就是結果圖像(0,0)處的像素值；
（4）切割輸入圖像從(0,1)至(10,11)的臨時圖像，對比，並記錄到結果圖像；
（5）重複（1）～（4）步直到輸入圖像的右下角。
大家可以看到，直方圖反向投影對比的是直方圖，而模板匹配對比的是圖像的像素值；模板匹配比直方圖反向投影速度要快一些，但是我個人認爲直方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中支持以下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；最好的匹配值爲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場景的匹配方式。
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