opencvsharp模板匹配

 class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
           //  Mat mat1 = new Mat(@"timg.jpg", ImreadModes.Grayscale);
           // Mat mat2 = new Mat(@"文件名.jpg", ImreadModes.Grayscale);
            Mat mat1 = new Mat(@"1.jpg", ImreadModes.AnyColor);
            Mat mat2 = new Mat(@"2.jpg", ImreadModes.AnyColor);       
            Mat mat3 =new Mat();
            //创建result的模板，就是MatchTemplate里的第三个参数
            mat3.Create(mat1.Cols-mat2.Cols+1,mat1.Rows-mat2.Cols+1,MatType.CV_32FC1);
            //进行匹配(1母图,2模版子图,3返回的result，4匹配模式_这里的算法比opencv少，具体可以看opencv的相关资料说明)
            Cv2.MatchTemplate(mat1,mat2,mat3,TemplateMatchModes.SqDiff);

            //对结果进行归一化(这里我测试的时候没有发现有什么用,但在opencv的书里有这个操作，应该有什么神秘加成，这里也加上)
            Cv2.Normalize(mat3, mat3,1,0,NormTypes.MinMax,-1); 
            double minValue, maxValue;
            Point minLocation, maxLocation;
            /// 通过函数 minMaxLoc 定位最匹配的位置
            /// (这个方法在opencv里有5个参数，这里我写的时候发现在有3个重载，看了下可以直接写成拿到起始坐标就不取最大值和最小值了)
            /// minLocation和maxLocation根据匹配调用的模式取不同的点
            Cv2.MinMaxLoc(mat3, out minLocation,out maxLocation);
            //画出匹配的矩，
            //  Cv2.Rectangle(mat1, maxLocation, new Point (maxLocation.X+mat2.Cols, maxLocation.Y+mat2.Rows), Scalar.Red, 2);
            Cv2.Rectangle(mat1, minLocation, new Point(minLocation.X + mat2.Cols, minLocation.Y + mat2.Rows), Scalar.Red, 2);
            Cv2.ImShow("mat1", mat1);
            Cv2.ImShow("mat2", mat2);

            //Console.WriteLine(minValue);
            //Console.WriteLine(maxValue);
            Console.WriteLine(minLocation);
            Console.WriteLine(maxLocation);
            Cv2.WaitKey();
        }
    }

结果如下：