图像定位的程序通常包括以下步骤：
图像捕获
使用相机或手机等设备拍摄目标图像。
预处理
对图像进行灰度化、二值化、去噪声等操作，以便更好地处理图像。
特征检测
在图像中找到可能的特征点，如角点、边缘等。常用的特征检测算法包括SIFT、SURF、ORB等。
特征匹配
使用特征匹配算法（如BFMatcher、FLANN等）来匹配两张图像中的特征点，这可以帮助确定两张图像中的位置关系。
三角测量
通过特征点的匹配，计算出目标在图像中的位置。这种方法通常用于单张图片的定位。
后处理
对结果进行一些后处理，如滤除不良结果、优化匹配结果等，以提高定位的准确性。
此外，还有一些辅助技术和工具可以帮助实现更准确的图像定位，例如：
使用地图程序：利用照片拍摄时记录的经纬度信息，在地图上显示照片位置，还可以对照片定位信息进行修改。
注入定位信息：对于不带定位信息的jpg图片，也可以注入定位信息。
使用AI工具：如Google的Vision API、Amazon Rekognition等，这些工具可以自动识别图像中的对象和场景，并提供定位信息。
这些步骤和技术可以帮助研究人员、开发者和用户从数字图像或视频中提取有用的信息，并进行精确的定位和识别。