用Python拟合二维高斯图像提取协方差矩阵

我使用cv2与以下代码进行模板匹配：

result = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

然后，我使用a对模板匹配结果进行了2D Gaussian拟合。我的数据是模板匹配的结果，包含值显示匹配质量，坐标为

（x，y）

。 拟合

2D_Gaussian

后，如下图所示，最佳结果为深蓝色圆圈。我想提取这个区域作为协方差矩阵的一种形式。我获得了与此代码的最佳匹配：

_minVal, _maxVal, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(result, None).

正如您在下图中所看到的，是

（27,40）

，其值为

0.82

，显示了匹配的质量。当我们看到与周围区域的最佳匹配点时，如何估计协方差矩阵？

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最好将您尝试过的代码片段放在问题中。解释你尝试了什么以及你被困在哪里。请看。最好把你试过的代码片段放在问题中。解释你尝试了什么以及你被困在哪里。请看。