模板匹配算法主要包括以下幾種：
平均絕對差算法(MAD)：這是一種基於灰度的模板匹配算法，通過計算模板圖像與搜索圖像之間的平均絕對差值來衡量相似度。MAD值越小，表明越相似。
絕對誤差和算法(SAD)：SAD算法計算模板圖像與搜索圖像之間的絕對誤差和，通過找到與模板圖最相似的子圖作爲最終結果。
誤差平方和算法(SSD)：SSD算法計算模板圖像與搜索圖像之間的誤差平方和，用於衡量相似度。
平均誤差平方和算法(MSD)：MSD算法是SSD的變體，通過計算平均誤差平方和來衡量相似度。
歸一化積相關算法(NCC)：NCC算法通過計算模板圖像與搜索圖像之間的歸一化積相關值來衡量相似度，數值越大表示匹配程度越高。
序貫相似性算法(SSDA)：SSDA算法是一種基於序貫相似性檢測的匹配算法，用於快速匹配。
平方差匹配(CV_TM_SQDIFF)：這種算法利用模板與圖像之間的平方差進行匹配，最好的匹配結果是0，匹配越差，匹配的值越大。
相關匹配(CV_TM_CCORR)：相關匹配算法利用模板與圖像間的乘法進行匹配，數值越大表示匹配程度較高，越小表示匹配效果差。
以上算法的選擇取決於具體的圖像數據和匹配任務，需要根據項目的需要選擇合適的算法。