它还可以计算图像与模板特征之间的距离，并用最小距离法确定类别。但是，一

また、画像とテンプレートフィーチャ間の距離を計算し、最短距離法を使用してカテゴリを決定することもできます。ただし、通常の状況では、マッチングに使用される各画像の撮像条件が異なり、ノイズの干渉が大きくなります。または、画像の前処理と正規化の後、画像のグレーレベルまたはピクセル位置が変化します。テンプレートの実際の設計では、各領域の形状の固有の特性に基づいており、類似領域間の違いを強調し、処理中に簡単に発生するノイズや変位などの要因を考慮しています。画像の不変の特徴に基づいて設計されたいくつかの特徴構築テンプレートによれば、上記の問題を回避することができます。

它还可以计算图像与模板特征之间的距离，并用最小距离法确定类别。但是，一般情况下，用于匹配的每幅图像的成像条件存在差异，造成较大的噪声干扰，或者经过图像预处理和归一化后，图像的灰度级或像素点的位置发生变化。在模板的实际设计中，它是根据每个区域形状的内在特征，突出相似区域之间的差异，并考虑到加工过程中容易产生的噪声和位移等因素。根据图像的不变性特征设计的一些特征构造模板，可以避免上述问题。

また、画像とテンプレートの特徴間の距離を計算し、最小距離法でカテゴリを決定することもできる。しかし、一般的には、マッチングのための画像の撮像条件に差があり、大きなノイズ干渉を引き起こすか、あるいは画像前処理と正規化を経て、画像の階調または画素点の位置が変化する。テンプレートの実際の設計では，各領域形状の固有の特徴に基づいて，類似領域間の違いを強調し，加工中に容易に発生する雑音や変位などを考慮した。画像の不変性特徴に基づいて設計された特徴構造テンプレートのいくつかは、上記の問題を回避することができる。