由于Moshe's answer只涉及匹配在给定图片中只包含一次的模板。下面是一次匹配多个模板的方法：

import cv2
import numpy as np

img_rgb = cv2.imread('mario.png')
template = cv2.imread('mario_coin.png')
w, h = template.shape[:-1]

res = cv2.matchTemplate(img_rgb, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = .8
loc = np.where(res >= threshold)
for pt in zip(*loc[::-1]):  # Switch columns and rows
    cv2.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 0, 255), 2)

cv2.imwrite('result.png', img_rgb)

(Note：我修改并修复了原始代码中的一些 “错误”）

结果：

**来源：**https：opencv24-python-tutorials.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_template_matching/py_template_matching.html#template-matching-with-multiple-objects

对于任何在未来偶然发现这个的人。
这可以通过模板匹配来完成。总结一下（我的理解），模板匹配寻找一张图像在另一张图像中的精确匹配。
下面是一个如何在Python中实现的例子：

import cv2

method = cv2.TM_SQDIFF_NORMED

# Read the images from the file
small_image = cv2.imread('small_image.png')
large_image = cv2.imread('large_image.jpeg')

result = cv2.matchTemplate(small_image, large_image, method)

# We want the minimum squared difference
mn,_,mnLoc,_ = cv2.minMaxLoc(result)

# Draw the rectangle:
# Extract the coordinates of our best match
MPx,MPy = mnLoc

# Step 2: Get the size of the template. This is the same size as the match.
trows,tcols = small_image.shape[:2]

# Step 3: Draw the rectangle on large_image
cv2.rectangle(large_image, (MPx,MPy),(MPx+tcols,MPy+trows),(0,0,255),2)

# Display the original image with the rectangle around the match.
cv2.imshow('output',large_image)

# The image is only displayed if we call this
cv2.waitKey(0)

OpenCV有一个Python接口，你可以看看。如果字符，不要改变太多，你可以尝试使用matchTemplate函数。
这是他们的官方教程（本教程是使用C++接口编写的，但您应该能够从中了解如何在Python中使用该函数）。

重要提示：matchTemplate甚至能够检测调整大小和旋转的模板。下面是代码和输出。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread('/content/picture.png')
template = cv2.imread('/content/penguin.png')
heat_map = cv2.matchTemplate(image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

h, w, _ = template.shape
y, x = np.unravel_index(np.argmax(heat_map), heat_map.shape)
cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w, y+h), (0,0,255), 5)

plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))

图片：picture模板：penguin结果：detected
详细说明在这里（我的博客）：simple-ai.net/find-and-replace-in-image