图像和实例有助于更好的理解参数含义和如何应用
create_shape_model(Template : : NumLevels, AngleStart, AngleExtent, AngleStep, Optimization, Metric, Contrast, MinContrast : ModelID)
Template ：模板图像
NumLevels：图像金字塔级数，该值越小，模板匹配耗时越长，可设置自动-‘Auto’，可使用get_shape_model_params来获取模板所有参数，包括级数。
AngleStart：模板起始角度。
AngleExtent：模板角度幅度，若目标有旋转，模板需做不同角度。
AngleStep：角度步长，可设置自动-‘Auto’。
注：若选择预生产模式，不同角度的模板在创建模板时生成。否则在匹配find_shape_model时生成，这样无疑会耗费更长的模板匹配时间。
Optimization：模板点储存模式，设为’none’时，全点储存，若选择点较少时，匹配分值可能较低。当设为’auto’时，点数自动减少。当模板较小时，较少点数并不会降低模板匹配时间，因为将有更多的可能的实例必须被检查。所以当模板较大时，可较少点数，用于提速。
Metric：图像与模板中对比度差异不大时,选择'use_polarity'；设为'ignore_global_polarity'，只有对比度相反的对象才会被发现，且模板与噪声区分开来。在可提取完整模板信息的前提下，设置偏大，可减少噪声提取。
ModelID：输出创建模板ID。
可参考http://chuansince1991.blog.163.com/blog/static/991242122011101075156680/
find_shape_model(Image : : ModelID, AngleStart, AngleExtent, MinScore, NumMatches, MaxOverlap, SubPixel, NumLevels, Greediness : Row, Column, Angle, Score)
Image：搜索图像
ModelID：模板ID
AngleStart：搜索起始角度
AngleExtent：搜索角度幅度。匹配时，从图像Image中搜索设定角度范围内的模板。
MinScore:最小匹配分值,大于该分值才可被搜索到.参数MinScore定义模板匹配时至少有个什么样的质量系数才算是在图像中找到模板。MinScore设置的越大,搜索的就越快。如果模板在图像中没有被遮挡，MinScore可以设置为0.8这么高甚至0.9。
NumMatches：匹配个数。若满足匹配分值的结果个数大于该值NumMatches，则返回质量系数最好的结果；若满足匹配分值的结果个数小于等于该值NumMatches，则返回的所有满足匹配分值的结果；设为0时，返回所有满足分值的结果。
MaxOverlap：如果模型具有对称性，会在搜索图像的同一位置和不同角度上找到多个与目标匹配的区域。参数MaxOverlap是0到1之间的，定义了找到的两个目标区域最多重叠的系数，以便于把他们作为两个不同的目标区域分别返回。如果找到的两个目标区域彼此重叠并且大于MaxOverlap，仅仅返回效果最好的一个。重叠的计算方法是基于找到的目标区域的任意方向的最小外接矩形(看smallest_rectangle2)。如果MaxOverlap=0, 找到的目标区域不能存在重叠, 如果MaxOverla p=1，所有找到的目标区域都要返回。
SubPixel：精度控制，该参数的选择影响定位结果参数（位置，角度，缩放比例）。精度越高速度越慢。None(不使用亚像素-100%)-'interpolation'（差值亚像素-100%-0.079）-'least_squares_high'（最小二乘亚像素-120%-0.025）-'least_squares_high'（最小二乘亚像素-131%-0.014）- 'least_squares_very_high'（最小二乘亚像素-142%-0.013）,【方法（解释-耗时-角度误差）】
NumLevels：搜索时使用金字塔层数.如果NumLevels=0，使用创建模板时金字塔的层数。
Greediness：用于控制定位加速。该值越大，速度越快，找丢模板的机率也越大。推荐值0.7-0.9.
可参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b81f9d40100q58y.html