1、 確定出roi的矩形區域
2、 從roi區域提取出影象 （可以先進行影象處理）
3、 建立模板 create_shape_model()
金字塔級數 由numlevels 指定 值越大則 找到物體的時間 越少；
anglestart 和angleextent 決定可能的旋轉範圍，anglestep指定角度範圍搜尋的步長；
minconstrast將模板從影象的雜訊中分離出來，如果灰度值的波動範圍是10，則minconstrast應當設為10；
metric引數決定模板識別的條件，如果設為』use_polarity』，則影象中的物體和模板必須有相同的對比度；
4、 建立好模板後，這時還需要監視模板，用inspect_shape_model()來完成，它檢查引數的適用性，還能幫助找到合適的引數；
5、 還需要獲得這個模板的輪廓，用於後面的匹配，get_shape_model_contours()則會很容易的幫我們找到模板的輪廓；
6、 模板匹配find_shape_model()
這個的功能就是在一幅圖中找出最佳匹配的模板，返回乙個模板例項的長、寬和旋轉角度。
引數subpixel決定是否精確到亞畫素級，設為』interpolation』，則會精確到，這個模式不會占用太多時間，若需要更精確，則可設為』least_square』,』lease_square_high』，
minsocre 分析模板的旋轉對稱和它們之間的相似度，值越大，則越相似
greediness 搜尋貪婪度，這個值在很大程度上影響著搜尋速度，若為0，則為啟發式搜尋，很耗時，若為1，則為不安全搜尋，但最快
7、 找到之後，還需要對其進行轉化，使之能夠顯示，這兩個函式vector_angle_to_rigid()和affine_trans_contour_xld()在這裡就起這個作用。前乙個是從乙個點和角度計算乙個剛體仿射變換，這個函式從匹配函式的結果中對構造乙個剛體仿射變換很有用，把參考影象變為當前影象。
shape-basedmatching的基本流程
首先確定出roi的矩形區域，這裡只需要確定矩形的左上點和右下點的座標即可，gen_rectangle1()這個函式就會幫助你生成乙個矩形，利用area_center()找到這個矩形的中心；
然後需要從影象中獲取這個矩形區域的影象，reduce_domain()會得到這個roi；這之後就可以對這個矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先對這個區域進行一些處理，方便以後的建模，比如閾值分割，數學形態學的一些處理等等；
接下來就可以利用create_shape_model()來建立模板了，這個函式有許多引數，其中金字塔的級數由numlevels指定，值越大則找到物體的時間越少，anglestart和angleextent決定可能的旋轉範圍，anglestep指定角度範圍搜尋的步長；這裡需要提醒的是，在任何情況下，模板應適合主記憶體，搜尋時間會縮短。對特別大的模板，用optimization來減少模板點的數量是很有用的；minconstrast將模板從影象的雜訊中分離出來，如果灰度值的波動範圍是10，則minconstrast應當設為10；metric引數決定模板識別的條件，如果設為』use_polarity』，則影象中的物體和模板必須有相同的對比度；建立好模板後，這時還需要監視模板，用inspect_shape_model()來完成，它檢查引數的適用性，還能幫助找到合適的引數；另外，還需要獲得這個模板的輪廓，用於後面的匹配，get_shape_model_contours()則會很容易的幫我們找到模板的輪廓；
建立好模板後，就可以開啟另一幅影象，來進行模板匹配了。這個過程也就是在新影象中尋找與模板匹配的影象部分，這部分的工作就由函式find_shape_model()來承擔了，它也擁有許多的引數，這些引數都影響著尋找模板的速度和精度。這個的功能就是在一幅圖中找出最佳匹配的模板，返回乙個模板例項的長、寬和旋轉角度。其中引數subpixel決定是否精確到亞畫素級，設為』interpolation』，則會精確到，這個模式不會占用太多時間，若需要更精確，則可設為』least_square』,』lease_square_high』，但這樣會增加額外的時間，因此，這需要在時間和精度上作個折中，需要和實際聯絡起來。比較重要的兩個引數是minsocre和greediness，前乙個用來分析模板的旋轉對稱和它們之間的相似度，值越大，則越相似，後乙個是搜尋貪婪度，這個值在很大程度上影響著搜尋速度，若為0，則為啟發式搜尋，很耗時，若為1，則為不安全搜尋，但最快。在大多數情況下，在能夠匹配的情況下，盡可能的增大其值。
找到之後，還需要對其進行轉化，使之能夠顯示，這兩個函式vector_angle_to_rigid()和affine_trans_contour_xld()在這裡就起這個作用。前乙個是從乙個點和角度計算乙個剛體仿射變換，這個函式從匹配函式的結果中對構造乙個剛體仿射變換很有用，把參考影象變為當前影象。
常見的基本流
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