ATR（Adaptive Template Recognition，自适应模板识别）是一种用于图像处理和模式识别的算法。它主要用于从图像中识别出特定的模板或对象。以下是ATR的概述及使用方法：

1. 数据准备：首先，需要收集一组包含目标模板的样本图像。这些样本图像可以是目标的不同姿态、角度、光照条件下的图片。同时，还需要收集一组不包含目标的背景图像，以便在后续的处理中进行比较。

2. 特征提取：接下来，需要从样本图像中提取出特征。特征可以是目标的形状、颜色、纹理等信息。常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、颜色直方图等。

3. 模板匹配：使用提取到的特征来进行模板匹配。在这一步骤中，ATR会将输入图像与事先提取的特征进行比较，并计算它们之间的相似度。通常，可以使用一些度量方法，如欧氏距离、相交面积等来评估相似度。

4. 目标检测与识别：根据模板匹配的结果，可以进行目标检测和识别。如果相似度超过了事先设定的阈值，则可以认为目标被检测到了。通过对匹配结果进行后续处理，可以进行目标的识别、跟踪等操作。

5. 参数调优：在使用ATR进行实际应用时，可能需要根据具体情况对算法的参数进行调优。这些参数可以影响到ATR的性能和准确度。

总体而言，ATR是一种基于模板匹配的图像处理算法。通过提取特征、匹配模板和识别目标，ATR可以在图像中快速准确地定位和识别出特定的对象或模板。在实际应用中，ATR被广泛用于目标识别、人脸识别、图像检索等领域。