模板匹配(match template)是一種用於尋找與模板圖像（補丁）匹配（相似）的圖像區域的技術。
需要兩張圖片:
原始圖片: 希望在其中找到與模板圖片匹配的位置
模板圖片: 用來與原始圖片匹配的圖片(較小張圖片)，可以視為樣本
如下圖:
左圖為原始圖片，中間為模板，右圖為匹配結果，紅色方框為與模板相匹配的區域
匹配流程為將模板掃過整張圖片(Sliding Window)，從左至右、從上至下，對每一個位置計算指標，之後用於判斷與其區域相符的分數
最後可得到位置匹配圖，如圖:
紅色圓圈為與之罪為匹配的位置
之後可以找出圖片中分數最高的值(或最小值，根據計算方式判斷)，即為原始圖片中與模板最相似的位置
OpenCV 中模板比對函式:
matchTemplate(InputArray image, InputArray templ, OutputArray result, int method)
image: 輸入圖片
templ: 輸入模板
result: 輸出模板相符分數圖
method: 比對方法
其中OpenCV 提供6種方法:
R表示結果，T表示模板，I表示原始圖片
CV_TM_SQDIFF:
將圖片直接與模板相減之平方差，與原始圖片差值最小的位置即為結果，但容易受到光線影響，匹配結果較不穩定
CV_TM_SQDIFF_NORMED:
正規化後的平方差，可以適應原始圖片及模板同時提高亮度的狀況，但只有其中之一的圖片光線調整，依然會產生問題
CV_TM_CCORR:
相關性係數(correlation)，分數越高越相似
CV_TM_CCORR_NORMED:
正規化相關性係數(correlation)，分數越高越相似
CV_TM_CCOEFF:
相關性係數，但去除本身圖片亮度，只保留圖片分布，可以適應圖片及模板亮度變化，分數越高越相似
CV_TM_CCOEFF_NORMED:
正規化相關性係數，且除本身圖片亮度，只保留圖片分布，分數越高越相似
