cv::matchTemplate()模板匹配算法
C++: void matchTemplate(InputArray image, InputArray templ, OutputArray result, int method)
image: 搜索对象图像 It must be 8-bit or 32-bit floating-point.
templ:模板图像，小于image，并且和image有相同的数据类型
result:比较结果 必须是单通单32位浮点数
method：比较算法总共有六种如下所示：
CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法：该方法采用平方差来进行匹配；最好的匹配值为0；匹配越差，匹配值越大。
CV_TM_CCORR 相关匹配法：该方法采用乘法操作；数值越大表明匹配程度越好。
CV_TM_CCOEFF 相关系数匹配法：1表示完美的匹配；-1表示最差的匹配。
CV_TM_SQDIFF_NORMED 归一化平方差匹配法
CV_TM_CCORR_NORMED 归一化相关匹配法
CV_TM_CCOEFF_NORMED 归一化相关系数匹配法
该算法地工作方式是：
模板匹配的工作方式跟直方图的反向投影基本一样，大致过程是这样的：通过在输入图像上滑动图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配。
假设我们有一张100x100的输入图像，有一张10x10的模板图像，查找的过程是这样的：
（1）从输入图像的左上角(0,0)开始，切割一块(0,0)至(10,10)的临时图像；
（2）用临时图像和模板图像进行对比，对比结果记为c；
（3）对比结果c，就是结果图像(0,0)处的像素值；
（4）切割输入图像从(0,1)至(10,11)的临时图像，对比，并记录到结果图像；
（5）重复（1）～（4）步直到输入图像的右下角。
先验知识：先于经验的知识，它不依赖感觉或其他类型的经验。
级联分类器
Haar特征：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。
例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。但矩形特征只对一些简单的图形结构，如边缘、线段较敏感，所以只能描述特定走向（水平、垂直、对角）的结构。
