1. 那么ImageA中的ImageB是否有任何变形？
2. 图像如何“精确”，例如，像素之间 相同 ？
3. 您为此拥有多少计算能力？

如果前两个问题的答案为 否 和 是 ，那么您有一个简单的问题。这也有助于了解 第三季度 的答案。

更新：

基本思想是：不要将imageB中每个像素周围的窗口与imageA中每个像素匹配并检查相关性，而要确定两个图像中的 可追踪 点（或特征），这些点是
可跟踪的 。因此，由于拐角周围的区域有点相似（因此不再赘述），因此看起来拐角确实是可追踪的-因此，让我们在两个图像中找到一些确实 很强的
拐角，并搜索看起来最相似的拐角。

这样就减少了用A搜索B中的每个像素，而不是搜索B中的500个角和A中的1000个角（或类似的东西）的问题-更快。

令人敬畏的是，您在OpenCV中可以使用多个这样的 角检测器
。如果您不喜欢使用emguCV（C＃变体），请使用FAST检测器查找匹配的角，从而在图像之间定位多个特征。一旦找到了，就可以找到图像左上角的位置。