基於形狀匹配shape_model是工程上用的最多的，掌握它就有了一張王牌。
針對roi小區域建模板，應用場合： 模板的形狀和大小一經製作完畢便不再改變，在查詢模板的過程中，只會改變模板的方向和位置等來匹配目標影象中的影象。定位物件內部的灰度值可以有變化，但物件輪廓一定要清晰平滑。匹配速度比灰度快
【建立模板引數 create_shape_model】
create_shape_model(template : : numlevels, anglestart, angleextent, anglestep, optimization, metric, contrast, mincontrast : modelid)
create_shape_model (imageroi, numlevels, 0, rad(360), 'auto', 'none', 'use_polarity', 30, 10, modelid)
【檢察inspect_shape_model 可選】
inspect_shape_model(image : modelimages, modelregions : numlevels, contrast : )
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
inspect_shape_model (imageroi, shapemodelimages, shapemodelregions, 8, 30)
【保留輪廓後用get_shape_model_contours 可選】
get_shape_model_contours( : modelcontours : modelid, level : )
獲得這個模板的輪廓，用於後面的匹配
get_shape_model_contours (shapemodel, modelid, 1)
【搜尋匹配find_shape_model】
find_shape_model(image : : modelid, anglestart, angleextent, minscore, nummatches, maxoverlap, subpixel, numlevels, greediness : row, column, angle, score)
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
引數設定：
find_shape_model (searchimage, modelid, 0, rad(360), 0.7, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.7, rowcheck, columncheck, anglecheck, score)
【 結果轉化 vector_angle_to_rigid或 affine_trans_contour_xld】
後期結果的仿射變換和輪廓處理
【涉及引數詳解】
numlevels：
指定金字塔級數，值越大用時越少，但要保證最高層至少四個點資訊，值越大模組不易識別出來，需要設低 minscore和greediness
判斷在金字塔最高端上匹配是否失敗，可find_shape_model減小numlevels值來測試；
用 inspect_shape_model函式的輸出結果來選擇乙個較好的金字塔層數
anglestart、angleextent：
決定可能的旋轉範圍，find時只找這個範圍內匹配
判斷是否在相同物體上找到多個匹配值，如物體幾乎對稱的，則要控制旋轉範圍；
anglestep：
指定角度範圍搜尋的步長，auto時可以用 get_shape_model_params檢視
optimization：
設定none所有模型點都會被儲存，對特別大的模板，不設none用來減少模板點的數量。如果點數設少了，對應 greediness設乙個比較小值
還可選擇預處理（pregenerated completely），'pregeneration'或'no_pregeneration'。根據記憶體和時間折中
contrast：
有三個引數，第乙個數值是比較低的閾值，第二個數值是比較高的閾值。第三個數值是在基於元件尺寸選擇重要模型元件時所設定的閾值，可以用 determine_shape_model_params自動確定。
minconstrast：
將模板從雜訊中分離，如果灰度值波動範圍是10，則應設10
物體是否具有較低的對比度，又要能識別，減小mincontrast值；
設定為'auto'，最小對比度會基於模板影象中的雜訊自動定義。
自動在影象和雜訊近似時才用。在某些情況下為了遮擋魯棒性，也用
metric：
決定模板識別條件，如果設』use_polarity』，則圖中物體和模板必須有相同對比度，都是亮底黑字等， 'ignore_global_polarity',在兩者對比度完全相反時也能找到目標。
判斷是否全域性或區域性地轉化對比度極性，又要能識別，設定metric合適值
greediness：
搜尋貪婪度，影響搜尋速度，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。
值設的太高，就找不到其中一些可見物體，這時將其設0來執行完全搜尋
如果為0，使用安全的搜尋啟發式，只要模板在影象中存在就一定能找到，相對浪費時間。為1，使用不安全的搜尋啟發式，這樣即使模板存在於影象中，也有可能找不到模板，但只是少數情況。如果設定greediness=0.9，在幾乎所有的情況下，總能找到模型的匹配。
minscore：
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。
物體是否有封閉區域，又要能識別，則減小minscore值
subpixel：
決定是否精確到亞畫素級，設為』interpolation』，則會精確到，這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，需要在時間和精度上作折中
通常為'interpolation'。如果希望最小二乘就選擇'least_squares'， 這樣才能確保執行時間和精度的權衡。
maxoverlap：
如果有重疊，又要能識別，增加maxoverlap值
maxoverlap=0, 找到的目標區域不能存在重疊, 為1，所有找到的目標區域都要返回。
看了感覺怎麼樣？來說說吧。。。
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