normxcorr2_general计算矩阵TEMPLATE和A的归一化互相关。所得矩阵C包含相关系数，其值范围为-1.0到1.0。

normxcorr2的局限性：
normxcorr2的文档指出：“矩阵A必须大于矩阵TEMPLATE，以使标准化有意义。” 它是根据JP Lewis（Industrial Light＆Magic）的论文“快速归一化互相关”的详细信息实现的。该方法假定模板相对于图像较小，然后继续计算整个模板的归一化。无论模板与图像完全重叠在哪里，这都会导致正确的计算，但是在输出的边界中计算不正确（边界大小与模板大小成正比）。因此，对于较大的模板，此问题更为严重，以致于当模板与图像的大小相同时，唯一正确的值是在中心像素处（图像完全重叠）。

新的normxcorr2_general：
normxcorr2_general比normxcorr2更通用，因为无论A和TEMPLATE的相对大小如何，它都能在任何地方提供正确的结果。它通过仅在两个矩阵之间的重叠区域中计算归一化相关性来实现此目的。因此，该结果对于所有相关位置都是正确的。结果与在空间域中执行NCC相同（对于大型矩阵，这将花费很长时间来计算）。