#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 1. 加載源圖像和模板圖像
    cv::Mat srcImage = cv::imread("source_image.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
    cv::Mat templateImage = cv::imread("template_image.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

    if (srcImage.empty() || templateImage.empty()) {
        std::cerr << "錯(cuò)誤: 無法加載圖像!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 2. 創(chuàng)建用于存放結(jié)果的矩陣
    int result_cols = srcImage.cols - templateImage.cols + 1;
    int result_rows = srcImage.rows - templateImage.rows + 1;
    cv::Mat resultImage;
    resultImage.create(result_rows, result_cols, CV_32FC1);

    // 3. 執(zhí)行模板匹配 (使用歸一化相關(guān)系數(shù)法)
    cv::matchTemplate(srcImage, templateImage, resultImage, cv::TM_CCOEFF_NORMED);

    // 4. 找到最佳匹配位置
    double minVal, maxVal;
    cv::Point minLoc, maxLoc;
    cv::minMaxLoc(resultImage, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc);

    // 對于 TM_CCOEFF_NORMED 方法，最佳匹配點(diǎn)是最大值所在的位置
    cv::Point matchLoc = maxLoc;

    // 5. 在源圖像上繪制矩形框來標(biāo)記匹配區(qū)域
    cv::rectangle(srcImage, matchLoc,
                  cv::Point(matchLoc.x + templateImage.cols, matchLoc.y + templateImage.rows),
                  cv::Scalar(0, 255, 0), 2); // 綠色矩形

    // 6. 顯示結(jié)果
    cv::imshow("基礎(chǔ)匹配結(jié)果", srcImage);
    cv::imshow("模板圖像", templateImage);

    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp> // 包含圖像處理模塊頭文件

int main() {
    // 1. 加載原始的彩色圖像
    cv::Mat srcColorImage = cv::imread("source_image.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
    cv::Mat templateColorImage = cv::imread("template_image.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

    if (srcColorImage.empty() || templateColorImage.empty()) {
        std::cerr << "錯(cuò)誤: 無法加載圖像!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // --- 圖像預(yù)處理步驟 ---

    // 2. 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖
    cv::Mat srcGray, templateGray;
    cv::cvtColor(srcColorImage, srcGray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    cv::cvtColor(templateColorImage, templateGray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    // 3. 對灰度圖像進(jìn)行直方圖均衡化
    cv::Mat srcEqualized, templateEqualized;
    cv::equalizeHist(srcGray, srcEqualized);
    cv::equalizeHist(templateGray, templateEqualized);

    // --- 預(yù)處理結(jié)束 ---


    // 4. 創(chuàng)建結(jié)果矩陣
    int result_cols = srcEqualized.cols - templateEqualized.cols + 1;
    int result_rows = srcEqualized.rows - templateEqualized.rows + 1;
    cv::Mat resultImage;
    resultImage.create(result_rows, result_cols, CV_32FC1);

    // 5. 在【均衡化后】的圖像上執(zhí)行模板匹配
    cv::matchTemplate(srcEqualized, templateEqualized, resultImage, cv::TM_CCOEFF_NORMED);

    // 6. 找到最佳匹配位置
    double minVal, maxVal;
    cv::Point minLoc, maxLoc;
    cv::minMaxLoc(resultImage, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc);
    cv::Point matchLoc = maxLoc;

    // 7. 在【原始彩色 圖像】上繪制矩形框
    cv::rectangle(srcColorImage, matchLoc,
                  cv::Point(matchLoc.x + templateColorImage.cols, matchLoc.y + templateColorImage.rows),
                  cv::Scalar(0, 0, 255), 2); // 紅色矩形以示區(qū)別

    // 8. 顯示所有相關(guān)圖像
    cv::imshow("最終匹配結(jié)果", srcColorImage);
    cv::imshow("原始模板", templateColorImage);
    cv::imshow("均衡化后的模板", templateEqualized); // 顯示處理效果

    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

g++ matcher.cpp -o matcher `pkg-config --cflags --libs opencv4`

# 注意: /path/to/opencv/ 需要替換為你的實(shí)際安裝路徑
g++ matcher.cpp -o matcher -I/path/to/opencv/include -L/path/to/opencv/lib -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc -lopencv_imgcodecs

./matcher