加速 OpenCV 模板匹配：多尺度匹配技巧

可以使用多尺度模板匹配方法来加快速度。这种方法先将模板图像进行不同尺度的缩放，然后在每个尺度下对比模板与目标图像的匹配程度。这样可以减少对比的次数，从而提高匹配速度。

具体步骤如下：

1. 定义一个尺度因子列表，例如'[0.5, 0.75, 1.0, 1.25, 1.5]'。
2. 遍历尺度因子列表，对模板图像进行缩放得到不同尺度的模板图像。
3. 对每个尺度的模板图像与目标图像进行匹配，可以使用cv2.matchTemplate()函数。
4. 根据匹配结果选择最佳的匹配位置。

使用多尺度模板匹配方法可以减少对比的次数，从而提高匹配速度。但需要注意的是，尺度因子列表的选择需要根据具体的应用场景进行调整，以获得最佳的匹配结果和速度。