说明：改源码能实现模板匹配，速度也可以 总的来说，模板匹配和直方图反向投影的效率都不高。在我的机器上，在1136*852大小的输入图像上匹配104*132的大小的模板图像（都是单通道灰度图像），大约需要700毫秒；而直方图反向投影大约需要75000毫秒（1.25分钟）。看来还需要继续学习，寻找更好...
说明：利用切角距离匹配算法来寻找视频帧与二维图像之间的距离度量图像。这个迭代计算倒角距离，直到找到与帧图像和从三维图像投影的二维图像正确匹配的最佳拟合。
说明：遗传+Gabor人脸/掌纹/指纹/虹膜等识别匹配程序。注意，该程序包含特征提取和匹配识别，但是对输入的图像要求最好是经过定位归一化的。没经过定位归一化的图像，识别效果较差。
说明：双目立体匹配中获取图像对的视差图，可用于后续的三维重建工作。
说明：matlab编写的路标识别程序。能够对路标进行分类和识别，即使雾化，干扰严重，仍能较准确的判断。模板匹配的基本概念 ：模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。
说明：为了解决规则碎纸片的拼接复原问题，提出了基于最大匹配度的碎纸片拼接，解决了碎纸机复原问题，最后用MATLAB编程得到复原图片。首先设定阈值，将各个像素点分为0,1的黑白点，然后根据相邻碎纸片边缘像素匹配度值最高的原则，拼接碎纸片，实现复原。
说明：通过模板匹配的方式，对text.png图像中的字母‘a’进行定位，给出定位结果以及位置坐标。在matlab的环境下实现了模板匹配，对横向纵向两个方向的字母进行了检测和定位。