簡介
最近做一個識別護照護照號碼OCR的專案，需要識別一張影象的護照號碼,每張圖片的號碼的位置有些變化，這樣就不好擷取護照號碼的影象，好在護照號碼的以“ED”開頭,長度，寬度固定.於是可以使用Emgu的模板匹配函式MatchTemplate來匹配字串“ED”，以確定護照號碼的開始位置，擷取圖片，然後使用Tesseract OCR來識別擷取的圖片中的護照號碼.

MatchTemplate介面:
void MatchTemplate(IInputArray image, IInputArray templ, IOutputArray result, TemplateMatchingType method, IInputArray mask = null);
引數解釋:
image-被匹配的影象矩陣(W*H)
templ-模板影象矩陣(w*h)
result-匹配結果矩陣((W-w)(H-h))：templ影象和image的卷積即temp在image影象上面從左到右，從上往下滑動，所以矩陣的大小是((W-w)

(H-h))，result矩陣存放的資料是每個位置的影象的匹配度.
method-影象的匹配度計算方法:
method=TemplateMatchingType.Sqdiff，使用平方差的方法計算匹配度，很顯然匹配度越高，平方差的和就越小，如果完全匹配，則平方差的和就為0,使用MinMaxLoc計算矩陣最大 最小值的時候，需要取最小值的位置座標.

method=TemplateMatchingType.CcorrNormed,使用歸一化相關係數匹配法計算匹配度.這個公式使用使用餘弦相似度計算兩個影象矩陣的相似度.詳情參考（https://blog.csdn.net/u012160689/article/details/15341303

），所以，匹配度越高，相關係數就越大，如果完全匹配，則相關係數為1（0度夾角的餘弦值為1，完全相似）,使用MinMaxLoc計算矩陣最大 最小值的時候，需要取最大值的位置座標.

- 程式碼

        /// <summary>
        /// 獲取匹配影象的位置
        /// </summary>
        /// <param name="Src">被匹配的源影象</param>
        /// <param name="Template">模板影象</param>
        /// <returns>
 
匹配位置</returns>
        Rectangle GetMatchPos(Mat Src,Mat Template)
        {
            Mat MatchResult = new Mat();//匹配結果
            CvInvoke.MatchTemplate(Src, Template, MatchResult, Emgu.CV.CvEnum.TemplateMatchingType.CcorrNormed);//使用相關係數法匹配
            Point max_loc = new Point();
            Point min_loc = new Point();
            double max = 0, min = 0;
            CvInvoke.MinMaxLoc(MatchResult, ref min, ref max, ref min_loc, ref max_loc);//獲得極值資訊
            DisplayInfo("\r\nX:" + max_loc.X + " Y:" + max_loc.Y + " 最大相似度:" + max + " 最小相似度:" + min);
            return new Rectangle(max_loc,Template.Size);
        }

執行效果:

就這樣完成了一張圖片的護照號碼的擷取,但是有時由於翻頁的機構的問題，多翻了一頁，導致圖片裡邊沒有護照號碼，需要提示人工翻到資料頁，這時就需要使用最大相似度max判斷圖片是否包含護照號碼，經過多個樣本測試，相似度小於0.98就表示該圖片裡邊沒有護照號碼，翻頁機構出問題了.