1. 那么ImageA中的ImageB是否有任何变形？
2. 图像如何“精确”，例如，像素之间相同 ？
3. 您为此拥有多少计算能力？

如果前两个问题的答案为否和是 ，那么您有一个简单的问题。这也有助于了解第三季度的答案。

更新：

基本思想是：不要将imageB中每个像素周围的窗口与imageA中每个像素匹配并检查相关性，而要确定两个图像中的可追踪点（或特征），这些点是可跟踪的 。因此，由于拐角周围的区域有点相似（因此不再赘述），因此看起来拐角确实是可追踪的-因此，让我们在两个图像中找到一些确实很强的拐角，并搜索看起来最相似的拐角。

这样就减少了用A搜索B中的每个像素，而不是搜索B中的500个角和A中的1000个角（或类似的东西）的问题-更快。

令人敬畏的是，您在OpenCV中可以使用多个这样的角检测器 。如果您不喜欢使用emguCV （C＃变体），请使用FAST检测器查找匹配的角，从而在图像之间定位多个特征。一旦找到了，就可以找到图像左上角的位置。

这是一个快速的示例，但是它花的时间很慢，大约需要4-6秒钟，但是它确实满足您的要求，我知道此帖子很旧，但是如果最近有其他人访问此帖子，则可以查找此东西。框架谷歌它，并安装它在您的项目中包括AForge命名空间，就是这样，它会找到另一个，然后给出坐标。

System.Drawing.Bitmap sourceImage = (Bitmap)Bitmap.FromFile(@"C:\SavedBMPs\1.jpg");
            System.Drawing.Bitmap template = (Bitmap)Bitmap.FromFile(@"C:\SavedBMPs\2.jpg");
            // create template matching algorithm's instance
            // (set similarity threshold to 92.1%)

           ExhaustiveTemplateMatching tm = new ExhaustiveTemplateMatching(0.921f);
                // find all matchings with specified above similarity

                TemplateMatch[] matchings = tm.ProcessImage(sourceImage, template);
                // highlight found matchings

           BitmapData data = sourceImage.LockBits(
                new Rectangle(0, 0, sourceImage.Width, sourceImage.Height),
                ImageLockMode.ReadWrite, sourceImage.PixelFormat);
            foreach (TemplateMatch m in matchings)
            {

                    Drawing.Rectangle(data, m.Rectangle, Color.White);

                MessageBox.Show(m.Rectangle.Location.ToString());
                // do something else with matching
            }
            sourceImage.UnlockBits(data);