模板匹配算法是圖像處理中的一種基本技術，它在一幅大圖像中尋找與一小幅已知模板圖像最匹配（相似）的部分。該算法通過在不同的圖像上滑動模板，並計算模板與覆蓋其下的圖像區域（子圖）之間的相似度來工作。
模板匹配的原理如下：
在要檢測的圖像上，從左到右，從上到下遍歷這幅圖像，計算模板與重疊子圖像的像素匹配度。匹配程度越大，兩者相同的可能性越大。
模板匹配使用不同的相似度度量方法，如平方差匹配、相關匹配和相關性係數匹配等。這些方法通過不同的方式度量模板與子圖之間的相似性。
模板匹配的適用場景包括圖像檢索和目標跟蹤等。
模板匹配的局限性主要包括：
它主要適用於平移變換，即目標的水平或垂直移動。如果目標發生旋轉或大小變化，該算法的性能會顯著下降。
對光照、亮度等條件敏感，這些變化可能會影響匹配的準確性和魯棒性。
為了提高性能和適應不同的套用場景，研究者們提出了多種改進方法，如基於邊緣的模板匹配、使用更複雜的相似度度量方法等。這些方法通過引入對光照、形狀等條件的適應性，提高了模板匹配在複雜環境下的性能。