模板匹配是一种在图像中寻找特定目标的方法，它的基本思想是将一个预先定义的模板图像与搜索图像的每个位置进行比较，计算出一个匹配度的数值，然后根据这个数值的大小来判断是否存在匹配的目标。模板匹配的方法有很多种，其中一种是基于相关系数的方法，即TM_CCOEFF_NORMED方法。
TM_CCOEFF_NORMED方法的原理是，将模板图像和搜索图像的每个像素值减去各自的平均值，然后计算两者的相关系数，作为匹配度的数值。相关系数的范围是-1到1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无相关。因此，TM_CCOEFF_NORMED方法的匹配度数值越接近1，表示匹配的可能性越高。
TM_CCOEFF_NORMED方法的优点是，它对灰度变化的影响较小，因为它会对模板和搜索图像进行归一化处理，即除以各自的标准差，从而消除了灰度的绝对值的影响。这样，即使模板和搜索图像的灰度有一定的差异，也不会影响匹配的结果。例如，如果模板图像是一张白色的圆形，搜索图像是一张灰色的背景上有一个白色的圆形，那么TM_CCOEFF_NORMED方法可以很好地找到匹配的目标，而不会受到背景灰度的干扰。
TM_CCOEFF_NORMED方法的缺点是，它仍然可能因为背景噪声或微小的亮度差异而降低匹配精度，因为它是一种全局匹配方法，不考虑局部特征。全局匹配方法是指，只考虑模板和搜索图像的整体相似度，而不考虑它们的局部细节。这样，如果模板和搜索图像的局部有一些不一致的地方，例如边缘的锐度，纹理的方向，形状的变形等，那么TM_CCOEFF_NORMED方法可能无法区分出这些差异，导致匹配的结果不准确。例如，如果模板图像是一张白色的圆形，搜索图像是一张灰色的背景上有一个白色的椭圆形，那么TM_CCOEFF_NORMED方法可能会误认为这两个图像是匹配的，而忽略了它们的形状的差异。
TM_CCOEFF_NORMED方法是一种基于相关系数的模板匹配方法，它对灰度变化的影响较小，因为它会对模板和搜索图像进行归一化处理，但它仍然可能因为背景噪声或微小的亮度差异而降低匹配精度，因为它是一种全局匹配方法，不考虑局部特征。因此，TM_CCOEFF_NORMED方法适合用于灰度变化不大，背景噪声和亮度差异较小的模板匹配场景，例如，匹配一些简单的几何图形，或者匹配一些灰度均匀的物体。如果要匹配一些复杂的图像，或者要考虑一些局部的细节，那么TM_CCOEFF_NORMED方法可能不是一个很好的选择，需要使用其他的模板匹配方法，例如，基于特征点的方法，或者基于深度学习的方法。