几何定位又叫几何匹配。包括基于形状，基于组件，基于互相关，变形匹配，三维匹配各种方法。其中基于形状的几何定位流程如下：
- 创建模板 create_shape_model()
金字塔级数 由numlevels 指定 值越大则 找到物体的时间 越少；
AngleStart 和AngleExtent 决定可能的旋转范围，AngleStep指定角度范围搜索的步长；
MinConstrast将模板从图像的噪声中分离出来，如果灰度值的波动范围是10，则MinConstrast应当设为10；
Metric参数决定模板识别的条件，如果设为’use_polarity’，则图像中的物体和模板必须有相同的对比度； - 创建好模板后，这时还需要监视模板，用inspect_shape_model()来完成，它检查参数的适用性，还能帮助找到合适的参数；
- 还需要获得这个模板的轮廓，用于后面的匹配，get_shape_model_contours()则会很容易的帮我们找到模板的轮廓；
- 模板匹配find_shape_model()这个的功能就是在一幅图中找出最佳匹配的模板，返回一个模板实例的长、宽和旋转角度。
- 参数SubPixel决定是否精确到亚像素级，设为’interpolation’，则会精确到，这个模式不会占用太多时间，若需要更精确，则可设为’least_square’,’lease_square_high’，
MinSocre 分析模板的旋转对称和它们之间的相似度，值越大，则越相似
Greediness 搜索贪婪度，这个值在很大程度上影响着搜索速度，若为0，则为启发式搜索，很耗时，若为1，则为不安全搜索，但最快 - 找到之后，还需要对其进行转化，使之能够显示，这两个函数vector_angle_to_rigid()和affine_trans_contour_xld()在这里就起这个作用。前一个是从一个点和角度计算一个刚体仿射变换，这个函数从匹配函数的结果中对构造一个刚体仿射变换很有用，把参考图像变为当前图像。