支付300元求解一项技术难题！

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文本改写如下：
规定使用 Python 3.10 或更高版本来执行任务
请采用 OpenCV 或其他图像识别库（排除 YOLO，因为它的训练数据不足）
当前状况：一组包含六幅图像，其中图像4和图像6未能成功匹配
采用了基本的灰度匹配法，要求相似度至少为50%
def capture_image(index: int):
    for method in methods:
        method_instance = globals()[method]
        original_rgb = cv2.imread(image_list[index])
        grayscale_image = cv2.cvtColor(original_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        template = cv2.imread(template_image, 0)
        dimensions = template.shape[1::-1]
        result = cv2.matchTemplate(grayscale_image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        threshold_value = 0.45
        positions = np.where(result >= threshold_value)
        for position in zip(*positions[::-1]):
            cv2.rectangle(original_rgb, position, (position[0] + dimensions[0], position[1] + dimensions[1]), (0, 0, 255), 2)
        cv2.imwrite(f"result_{index}.png", original_rgb)
感兴趣的人可以通过 Telegram 联系我，先分享一些初步想法。如果我认为方案可行，会发给你图片让你制作演示
无法匹配的图像如下所示：



这是我自制的图像
由于直接上传可能存在问题，这是通过截图获取的