create_shape_model(template : : numlevels, anglestart, angleextent, anglestep, optimization, metric, contrast, mincontrast : modelid)
template 一般是經過預處理的模板，盡量選取roi區域，其他無關的區域不要選進來。
numlevels是設定金字塔，這個一般設定大於3吧，正常是1-10都可以，值越大，運算速度越快，但是得確保金字塔最高層的點數不少於4個。金字塔的大小對score的值沒有影響，已經測試過了，只是對搜尋時間有較大影響，尤其是模板較大時候，1層金字塔和5層金字塔，所花的時間差20多倍（當然這個資料根據你們要匹配的模板大小的不同而不同。）
anglestart，angleextent旋轉角度，旋轉幅度，設定角度範圍是正負角度之內的，精度會比較高一點，而且搜尋速度較快
anglestep定義了旋轉角度範圍內的步長。 如果在find_shape_model函式中沒有指定亞畫素精度，這個引數指定的精度是可以實現find_shape_mode函式中的角度的。引數anglestep的選擇是基於目標的大小的，如果模板影象太小不能產生許多不同離散角度的影象，因此對於較小的模板影象anglestep應該設定的比較大。如果angleextent不是 anglestep的整數倍, 將會相應的修改anglestep 。
如果anglestep太小或是angleextent太大, 將會出現該模型不再適合（虛擬）記憶體的情況
optimization，是否優化，選擇『none』，這樣模板的所有點將會被儲存下來，精度要求高的情況，所以我選擇了這個。
metric ，影象中的目標必須和模型具有一樣的對比度。因為目標影象灰度變化很小，所以不用改變。
contrast:='auto'**對比度
mincontrast:**設定最小對比度**因此乙個好的選擇應該是在影象中雜訊所引起的灰度變化範圍。**例如，如果灰度浮動在10個灰度級內，mincontrast應該設定成10。
**所以這個值應該是大概允許的雜訊導致的變動**mincontrast必須小於contrast。**如果mincontrast設定為'auto'，最小對比度會基於模板影象中的雜訊自動定義**因此自動設定僅僅在搜尋影象和模板影象雜訊近似時才可以使用。
find_shape_model(image : : modelid, anglestart, angleextent, minscore, nummatches, maxoverlap, subpixel, numlevels, greediness : row, column, angle, score)
greediness:=0.9，**貪婪度,0-1之間的數字，0是很慢但是很安全，影響搜尋速度。
**已經測試過，對score的值沒有影響。
minscore:=0.8**可以設定為0-1之間的數字，該值越大，搜尋越快，當物體沒有被遮擋時，該值可以設為0.8，甚至0.9，當有一半被遮擋時，要求被找到的話，就要設定成0.5以下
maxoverlap:=0**該值設定為0，表明找到的目標區域不能有重疊，因為我們要找的只有乙個目標，所以不用設定該值。
另外說幾點，本人關於這個不開源運算元的理解
首先建立不同偏轉角度的模板，遇到目標影象時，可以依次和這些模板進行匹配。先進行粗匹配，金字塔高層，後進行細匹配，金字塔第1層。
提取目標影象的邊緣，讓模板在目標影象上進行搜尋，計算匹配值，這個裡面用的大致是某個距離的計算函式，距離越小，說明兩個越匹配。
當匹配值大於之前的儲存的最大值時，匹配值被更新，保留當前最為匹配的匹配值，以及匹配位置（當然這是在設定maxoverlap:=0的情況下的，只找到乙個最佳 匹配值的影象）。
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