OpenCV 图像中的目标检测任务

我正在尝试在图像中检测一个片段，这个片段在以下MATLAB示例中有所表示。 我使用的是OpenCV库。 ```python import cv2 import numpy as np from imutils.object_detection import non_max_suppression # 读取图像和模板 img = cv2.imread('SourceImage.png') temp = cv2.imread('TargetFragment.png') # 保存图像尺寸 W, H = temp.shape[:2] # 定义最小阈值 thresh = 0.4 # 转换为灰度图像 img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) temp_gray = cv2.cvtColor(temp, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将图像传递给matchTemplate方法 match = cv2.matchTemplate( image=img_gray, templ=temp_gray, method=cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 选择置信度大于阈值的矩形 (y_points, x_points) = np.where(match >= thresh) # 初始化我们的矩形列表 boxes = list() # 再次遍历起始(x, y)坐标 for (x, y) in zip(x_points, y_points): # 更新我们的矩形列表 boxes.append((x, y, x + W, y + H)) # 对矩形应用非极大值抑制 # 这将创建一个单一的边界框 boxes = non_max_suppression(np.array(boxes)) # 遍历最终的边界框 for (x1, y1, x2, y2) in boxes: # 在图像上绘制边界框 cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 3) cv2.imwrite('result.png', img) ``` 大图像是：  要检测的目标片段是：  但是检测到了两个区域，而不是一个。其中一个区域根本不包含目标片段：  我漏了什么吗？