明天把matchTemplate的返回值res再具体解释一下，这次把源图放大一点，便于调试数据。

源图：

模板图：

外围源码还是这段:

def find_all_template(im_source, im_search, threshold=0.5, maxcnt=0, rgb=False, bgremove=False):    # 匹配算法，aircv实际上在代码里写死了用CCOEFF_NORMED，大部分测试的成果，也的确是这个算法更好    method = cv2.TM_CCOEFF_NORMED    # 获取匹配矩阵    res = cv2.matchTemplate(im_source, im_search, method)    w, h = im_search.shape[1], im_search.shape[0]    result = []    while True:        # 找到匹配最大最小值        min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)        top_left = max_loc        if max_val < threshold:            break        # 计算中心点        middle_point = (top_left[0]+w/2, top_left[1]+h/2)        # 计算四个角的点，存入后果集        result.append(dict(            result=middle_point,            rectangle=(top_left, (top_left[0], top_left[1] + h), (top_left[0] + w, top_left[1]), (top_left[0] + w, top_left[1] + h)),            confidence=max_val        ))        # 把最匹配区域填充掉，再持续查找下一个        cv2.floodFill(res, None, max_loc, (-1000,), max_val-threshold+0.1, 1, flags=cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE)    return result

res = cv2.matchTemplate(im_source, im_search, method)这句执行之后，返回的res是什么样呢？咱们用pycharm社区版的debug调试性能，抉择“view as array”看一下:

四周一片蓝色的都是正数，两头越红的色彩数值越大，其中10行10列对应的一个像素值是1，示意如果image_template对在这个点上，会齐全匹配。

由此找到第一个匹配的地位, 那么大图里还没有其余匹配地位呢? 当然有。察看res数组发现(50,10)像素的值也是1，但minMaxLoc办法只能找到最大值和最小值，不能找到前面的数值，aircv为了解决这个问题，是找到一个后，用floodFill填充它左近像素，再循环找下一个，填充之后的像素值为-1000，间接变最小值：

这样下一次循环就能找到第2个匹配地位了。

你必定能看进去这个逻辑性能不佳，所以我当前会优化一下。