python - opencv matchtemplate源码中使用什么方法处理彩色图像？

Question

opencv matchtemplate的文档说

在彩色图像的情况下，分子中的模板总和和分母中的每个总和在所有通道上完成，并且每个通道使用单独的平均值。即该函数可以获取一个颜色模板和一个彩色图像。结果仍然是单通道图像，更易于分析。

我不明白这意味着什么。对于彩色模板和彩色图像，单通道图像（结果）是所有通道结果的平均值吗？

templmatch.cpp源代码：github

Answer 1

查看 中convolve_32F使用的函数的源代码matchTemplate，似乎在彩色图像上进行模板匹配实际上是将彩色图像和彩色模板转换为灰度图像，其列数是灰度图像的三倍，然后再应用图像和模板之间的卷积作为灰度图像。 .

为了说明如何转换为灰度图像，请考虑以下具有 4 个颜色像素的 2x2 图像（使用 BGR 值写入）：

(1, 2, 3) (4, 5, 6)
(7, 8, 9) (10,11,12)

它变成了下面的 2x6 灰度图像：

(1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)
(7)  (8)  (9)  (10) (11) (12)

它们像灰度图像一样执行卷积，然后通过在结果图像中取三个值中的一个值来提取结果（相当于提取彩色图像的第一个通道）。