图像匹配是计算机视觉中的一个重要任务，它的目的是在一幅图像中找到另一幅图像的位置和大小。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了多种图像处理和分析的功能，其中之一就是matchTemplate函数，它可以实现基于模板的图像匹配。
matchTemplate函数的原理是，将模板图像在原图像上滑动，计算每个位置的相似度，然后找出最大或最小的相似度值，对应的位置就是匹配的结果。相似度的计算方式有多种，如平方差、相关系数、归一化相关系数等，OpenCV提供了六种不同的方法供用户选择。
然而，图像匹配的效果并不总是理想的，有时会受到图像的光照变化和对比度差异的影响。例如，如果模板图像和原图像的亮度或颜色不一致，那么相似度的计算就会出现偏差，导致匹配的结果不准确。为了解决这个问题，我们可以对图像进行一些预处理，使其具有更好的匹配条件。
一种常用的预处理方法是归一化直方图均衡化，它可以通过调整图像的灰度值来增强图像的对比度和亮度均匀性。归一化直方图均衡化的步骤是，首先将图像转换为灰度图，然后计算图像的直方图，即每个灰度值出现的频率，接着对直方图进行归一化，使其总和为1，最后根据归一化的直方图重新分配图像的灰度值，使其更加均匀分布。这样，图像的对比度和亮度就会得到改善，从而减少明暗对匹配效果的影响。
OpenCV也提供了归一化直方图均衡化的函数，即equalizeHist函数，它可以对灰度图像进行归一化直方图均衡化，或者对彩色图像的每个通道进行归一化直方图均衡化。使用这个函数之后，我们可以再次使用matchTemplate函数进行图像匹配，比较预处理前后的结果，可以发现匹配的效果有了明显的提升。
在OpenCV中使用matchTemplate函数进行图像匹配的方法，以及光照变化和对比度差异对匹配效果的影响，以及预处理图像的方法来减少这种影响。其中，归一化直方图均衡化是一种常用的预处理方法，它可以通过调整图像的灰度值来增强图像的对比度和亮度均匀性，从而提高图像匹配的准确性和鲁棒性。