流程关键代码如下：

Mat
ImageMerger::getMerageImageBasedOnTemplate1(const Mat &image1, const Mat &image2)
{
//转灰度图像
Mat image1_gray, image2_gray;
cvtColor(image1, image1_gray, CV_BGR2GRAY);
cvtColor(image2, image2_gray, CV_BGR2GRAY);
//1-50行选做模板
Mat temp = image2_gray(Range(1, 50), Range::all());
//结果矩阵图像,大小，数据类型
Mat res(image1_gray.rows - temp.rows + 1, image2_gray.cols - temp.cols + 1, CV_32FC1);
//模板匹配，采用归一化相关系数匹配
matchTemplate(image1_gray, temp, res, CV_TM_CCOEFF_NORMED);
//结果矩阵阈值化处理
threshold(res, res, 0.8, 1, CV_THRESH_TOZERO);
double minVal, maxVal, thresholdv = 0.8;
Point minLoc, maxLoc;
minMaxLoc(res, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc);
//图像拼接
Mat temp1, result;
if (maxVal >= thresholdv)//只有度量值大于阈值才认为是匹配
{
//result:拼接后的图像
result = Mat::zeros(cvSize(image1.cols, maxLoc.y + image2.rows), image1.type());
//temp1:原图1的非模板部分
temp1 = image1(Rect(0, 0, image1.cols, maxLoc.y));
//将图1的非模板部分和图2拷贝到result
temp1.copyTo(Mat(result, Rect(0, 0, image1.cols, maxLoc.y)));
image2.copyTo(Mat(result, Rect(0, maxLoc.y - 1, image2.cols, image2.rows)));
}
//将合并后的图像保存
imwrite("merge.jpg", result);
return result;
当前截长图功能已经能满足大多数场景，同时还存在以下不足：
1、拼接处不能有影响算法识别的区域，例如大片的空白区域，或重复相同区域；
2、框选区域中不能有动态变化的视频或是动画；

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