卷积神经网络（CNN）图片识别和模板法图片识别都是常见的图像识别方法，但它们的原理和适用场景有所不同。

卷积神经网络图片识别

卷积神经网络已成为图像识别领域的主流方法之一。它可以从图像中自动学习特征，对于噪声和变形也有良好的鲁棒性，因此在很多实际应用场景中都表现出较好的效果。

优点： - 卷积神经网络能够自动学习图像的特征，不需要人工设计特征模版。 - 网络结构可以进行扩展，适用于各种规模和复杂度的图像识别任务。 - 对于在数据集中出现的偏差和噪声有一定的鲁棒性。

缺点： - 训练需要大量的数据和计算资源。 - 一些场景下可能面临欠拟合或过拟合问题。

模板法图片识别

模板法图片识别需要手动设计特征模板，然后将其应用于待识别的图像，对于同一类别的图像，通常选择相同的特征模板，对于不同类别的图像，则需要设计不同的特征模板。

优点： - 需要的计算资源相对较少，性能较稳定。 - 对于一些场景下，例如长期稳定的环境中，数据集相对固定而少量，此时拟合效果是比较显著的，并且建设和维护成本相对较低。

缺点： - 对于新的场景或不同的特定问题，需要重新设计和优化特征模板。 - 对于一些噪声和变形比较大的场景下，容易出现识别效果较差的情况。

因此对于大规模和复杂的图像识别任务，卷积神经网络通常比模板法更有优势。对于对建设和维护成本有较高要求的场景，模板法是一个比较优秀的解决方案。