要使用OpenCV识别小图片在大图片中的位置，可以使用模板匹配技术。
模板匹配是一种在图像中寻找指定模板的方法，它可以用于定位目标物体（小图片）在场景中（大图片）的位置。
下面是使用OpenCV进行模板匹配的步骤：
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加载大图片和小图片，并将它们转换为灰度图像。
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使用
cv2.matchTemplate()函数在大图片中寻找小图片的匹配。此函数会返回一张匹配图像，其中每个像素都表示相应位置的匹配程度。 -
使用
cv2.minMaxLoc()函数找到匹配程度最高的像素位置。这个位置就是小图片在大图片中的位置。
代码示例：
import cv2
# 加载大图片和小图片（灰度图）
img = cv2.imread("big_image.jpg")
template = cv2.imread("small_image.jpg", 0)
# 取得小图片的宽度和高度
w, h = template.shape[::-1]
# 进行模板匹配
res = cv2.matchTemplate(img,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 找到最高匹配程度的像素位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
# 绘制匹配结果
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)
cv2.rectangle(img,top_left, bottom_right, (0,0,255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()注意：此示例假设小图片只出现一次在大图片中。如果小图片出现多次，可以使用cv2.minMaxLoc()函数的另一个参数来找到所有匹配的位置。