pythonを用いたテンプレートマッチングの方法

Question

コード
import cv2
import numpy as np

fname_in1 = 'target.png'
fname_in2 = 'template.png'
fname_out = 'TemplateMatchingDrawLines.png'

target_img = cv2.imread(fname_in1)
template_img = cv2.imread(fname_in2)
target_img = np.float64(cv2.cvtColor(target_img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)) #グレースケール化
template_img = np.float64(cv2.cvtColor(template_img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)) #グレースケール化

H,W = target_img.shape
h,w = target_img.shape

SSD_Min = 99999999999999999 #最小値を探すために値を初期化する
SSD_x = 0 #最小となるxを格納するための変数
SSD_y = 0 #最小となるyを格納するための変数

for y in range(0,H-h):
    for x in range(0,W-w):
        diff = (target_img[y:y+h,x:x+w] - template_img)**2
        ssd = diff.sum() #SSDを計算
        if(SSD_Min>ssd):#SSDの値が最小となるよう更新
            SSD_Min = ssd
            SSD_x = x #xを更新
            SSD_y = y #yを更新

target_img = cv2.imread(fname_in1)

cv2.rectangle(target_img,(SSD_x,SSD_y),(SSD_x+w,SSD_y+h),(255,0,0),1)
print(SSD_Min,SSD_x,SSD_y) #デバッグ用
cv2.imwrite(fname_out,target_img)
```### 前提・実現したいこと

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
pythonを使ったテンプレートマッチングの練習をしています．
仕組みの理解をしたいと考え，opencvのmatchTemplate()を使わずにSSD（Sum of Square Difference）を計算することでテンプレートマッチングを行おうとしています．


### 発生している問題・エラーメッセージ
上記のコードを実行すると，SSD_Minの値が更新されておらずテンプレートマッチングがうまくいきませんでした．
実行自体はできているのですが，四角形の描写ができていません

エラーメッセージ

該当のソースコード

ソースコード

試したこと

SSDの計算方法が間違っていないか試すため，同様の計算方法を用いて各画素にSSD値を格納した画像を出力してみましたが，画像はきちんと出力されました．

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。