Соответствие шаблона с допуском в OpenCV

Я использую OpenCV и C ++. Я хочу проверить, является ли изображение частью другого изображения, и уже нашел функцию под названием matchTemplate который работает. Но что, если изображение шаблона немного отличается? Есть ли функция или способ, как matchTemplate проверяет, является ли шаблон частью исходного изображения, но с такими параметрами допуска, как позиция, угол, размер и может быть даже деформация? Или мне нужен совершенно другой подход, чем сопоставление с шаблоном?

Вот мой код, который находит шаблонное изображение в исходном изображении, но без (или почти без) допуска.

#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

/// Global Variables
Mat img; Mat templ; Mat result;
const char* image_window = "Source Image";
const char* result_window = "Result window";

int match_method;
int max_Trackbar = 5;

/// Function Headers
void MatchingMethod( int, void* );

/**
* @function main
*/
int main( int, char** argv )
{
/// Load image and template
img = imread( "a1.jpg", 1 );
templ = imread( "a2.jpg", 1 );

/// Create windows
namedWindow( image_window, WINDOW_AUTOSIZE );
namedWindow( result_window, WINDOW_AUTOSIZE );

/// Create Trackbar
const char* trackbar_label = "Method: \n 0: SQDIFF \n 1: SQDIFF NORMED \n 2: TM CCORR \n 3: TM CCORR NORMED \n 4: TM COEFF \n 5: TM COEFF NORMED";
createTrackbar( trackbar_label, image_window, &match_method, max_Trackbar, MatchingMethod );

MatchingMethod( 0, 0 );

waitKey(0);
return 0;
}

/**
* @function MatchingMethod
* @brief Trackbar callback
*/
void MatchingMethod( int, void* )
{
/// Source image to display
Mat img_display;
img.copyTo( img_display );

/// Create the result matrix
int result_cols = img.cols - templ.cols + 1;
int result_rows = img.rows - templ.rows + 1;

result.create( result_cols, result_rows, CV_32FC1 );

/// Do the Matching and Normalize
matchTemplate( img, templ, result, match_method );
normalize( result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat() );

/// Localizing the best match with minMaxLoc
double minVal; double maxVal; Point minLoc; Point maxLoc;
Point matchLoc;

minMaxLoc( result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat() );/// For SQDIFF and SQDIFF_NORMED, the best matches are lower values. For all the other methods, the higher the better
if( match_method == TM_SQDIFF || match_method == TM_SQDIFF_NORMED )
{ matchLoc = minLoc; }
else
{ matchLoc = maxLoc; }

/// Show me what you got
rectangle( img_display, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );
rectangle( result, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );

imshow( image_window, img_display );
imshow( result_window, result );

return;
}

Изображения, которые я использую в своем коде: