我正在尝试使用Tensorflow 2D卷积实现模板匹配。输入是一个图像，模板较小。我翻转模板并将其插入卷积。
不知何故，我没有在非常简单的图像上获得匹配模板的精确坐标。
我的代码中出错了什么？
def templateMatch(image, _template):
I_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,None])
I = tf.expand_dims(tf.expand_dims(I_placeholder, 0), 3)
templateFlipped = tf.constant(np.fliplr(np.flipud(_template)), tf.float32)
template = tf.reshape(templateFlipped, [_template.shape[0], _template.shape[1], 1, 1])
conv = tf.nn.conv2d(I,template,strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
templateMatchFlatten = tf.contrib.layers.flatten(conv)
templateMatch = tf.reshape(templateMatchFlatten,[image.shape[0],image.shape[1]])
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
return sess.run(templateMatch, feed_dict={I_placeholder: image})
#function call
lx = 400 #template coordinates
rx = 450
ly = 400
ry = 450
_image = mpimg.imread('./images/smiley.png')
image = _image[:,:,0].astype(np.float32) #select channel R of RGB image
template = image[lx:rx,ly:ry] #get template
templatedTensor = templateMatch(image, template)
position = unravel_index(templatedTensor.argmax(), templatedTensor.shape)
结果是here（蓝色十字是模板位置（tounge），红色十字是最佳模板匹配（英尺），还显示单个通道中的RGB图像和模板）
