算子

create_shape_model（）

創建一個用于匹配的形狀模型

create_shape_model(Template : : NumLevels, AngleStart, AngleExtent, AngleStep, Optimization, Metric, Contrast, MinContrast : ModelID)

參數

Template：

NumLevels：金字塔越高層，識別對象使用的點的數量越少，識別速度越快，但前提是要能把目標正確識別出來。

AngleStart：匹配開始時，模板先以AngleStart的角度在圖片上尋找目標對象，完成以后，模板旋轉AngleStep角度，繼續匹配，以此類推，一直旋轉到AngleStart+AngleExtent角度為止。

AngleExtent：參考AngleStart。

AngleStep：參考AngleStart。

Optimization：如果設為none，那么將存儲模型所有的點，這么一來，會影響速度，而如果設為其他選項，則會相應減少存儲的點，加快匹配運算速度。只是可能需要在后續的find_shape_model（）算子中把greedy設為較小的值。

Metric：根據對比度選擇匹配對象，例如，白底黑對象，是否只匹配白底黑對象，還是說只要形狀一致，黑底白對象也會被選擇。

Contrast：對象與背景的灰度值之差要大于此值。

MinContrast：該參數將模型與圖像中的噪聲分離開來。因此，一個很好的選擇是圖像中噪聲引起的灰度值變化范圍。例如，如果灰度值在10個灰度級范圍內波動，則MinContrast應設置為10。

ModelID：生成的句柄

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determine_shape_model_params（）

確定形狀模型的具體參數。

由于使用create_shape_model()創造形狀模型時，很多參數都是使用auto值，而如果想確定這個auto具體是等于多少，可以使用該指令。

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find_shape_model（）

在圖像中找到形狀模型的最佳匹配

find_shape_model(Image : : ModelID, AngleStart, AngleExtent, MinScore, NumMatches, MaxOverlap, SubPixel, NumLevels, Greediness : Row, Column, Angle, Score)

參數

Image：匹配目標的圖像。

ModelID:匹配句柄。

AngleStart：參考create_shape_model（）。

AngleExtent：參考create_shape_model（）。

MinScore：目標匹配分數必須大于此值才能被認為是目標對象。

NumberMatches：當設為0，表示要搜索圖像上所有分數大于MinScore的對象，否則，按照設定值去搜索目標對象。

MaxOverlap:如果兩個目標對象發生層疊，那么按照0-1的分數評判二者層疊的程度，如果層疊程度小于此值，那么返回兩個對象，如果大于此值，則返回最佳實例。如想返回所有實例，可以設為1.

SubPixel：決定是否應該以亞像素精度提取實例。

NumLevels：匹配中使用的金字塔層數，如果設為0，則使用create_shape_model（）時的金字塔層數。

Greediness：當值為0時，速度慢，但該撿出來的對象都會檢出。當值為1，檢索速度最快，但可能漏檢對象。

Row, Column, Angle, Score：目標對象的橫列坐標，角度和分數。

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