我在opencv和模板匹配方面遇到了一些麻烦，所以我希望有人可以帮助失去灵魂。
因此，作为我正在使用的代码的一部分，我已经得到了以下两行，我不太了解我应该这样做。
result = cv2.matchTemplate(edged, template, cv2.TM_CCOEFF)
(_, maxVal, _, maxLoc) = cv2.minMaxLoc(result)
根据我的理解，第一行在变量＆＃34; result＆＃34;中存储相关系数。这反过来又被传递到cv2.minMaxLoc(...)，后者又生成一个由（minVal，maxVal，minLoc，maxLoc）组成的4元素数组，我们只对maxVal和maxLoc感兴趣。
在打印maxVal的值时，我似乎得到的值在2,000,000到7,000,000之间，具体取决于模板，光照条件等。
我的问题如下：
maxVal是什么意思？
maxVal的范围是什么？
哪些物理特性会影响maxVal的值？
提前感谢您的所有帮助和指导！
答案 0 :(得分：1)
理想情况下，cv2.matchTemplate会返回相关性图，基本上是灰度图像，其中每个像素表示该像素的邻域与模板匹配的程度。
您建议我们仅对maxLoc和maxVal感兴趣并且这不是真的，它取决于您在匹配模板时考虑的相关类型。
现在，对于您的问题，minMaxLoc函数会返回Mat或array中的最大和最小强度值以及这些强度的位置。
MaxVal 表示matchTemplate返回的图像中强度最高的位置，它对应于图像w.r.t中的最佳匹配。到您的模板（仅针对特定关联方法，对于 TM_SQDIFF 或 TM_SQDIFF_NORMED ，最佳匹配将是minVal）。
由于matchTemplate返回的图像是灰度的，因此范围应该取决于原始图像，所以2000000到7000000对我来说有点不合适。
唯一的物理特征＆＃34;影响maxVal的应该是模板与图像的相关程度，而不是其他任何内容。
希望它有所帮助！
答案 1 :(得分：0)
如果您裁剪与模板最匹配的图像区域，则互相关函数的峰值为
np.sum(cropped * template)
当图像更亮，模板更亮以及模板更大时，此值将变大。
答案 2 :(得分：0)
正如其他答案已经解释的那样，您正在基于互相关进行匹配。因此maxVal是互相关的最大值。很难对范围进行一般性猜测。但是您始终可以将范围限制为[0, 1]，
normalize(result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());