1、基於灰度：灰度，互相關ncc
2、基於形狀：形狀，組件
3、基於描述符：描述匹配
應用場合：定位對象內部的灰度值沒有大的變化，沒有缺失部分，沒有幹擾圖像和噪聲的場合。
1.創建模板：create_template()
2.尋找模板：best_match()
3.釋放模板：clear_template()
應用場合：搜索對象有輕微的變形，大量的紋理，圖像模糊等場合，速度快，精度低。
1.創建模板：create_ncc_model()
2.尋找模板：find_ncc_model()，find_ncc_models()
3.釋放模板：clear_ncc_model()
4.get_ncc_model_region (ModelRegion, ModelID)
smallest_rectangle2 (ModelRegion, Row3, Column3, Phi, Length1, Length2)
應用場合：組件匹配是形狀匹配的擴展，但不支持大小縮放匹配，壹般用於多個對象（工件）定位的場合。
算法步驟：
1.獲取組件模型裏的初始控件 gen_initial_components()
參數：
ModelImage [Input] 初始組件的圖片
InitialComponents [Output] 初始組件的輪廓區域
ContrastLow [Input] 對比度下限
ContrastHigh [Input] 對比度上限
MinSize [Input] 初始組件的最小尺寸
Mode[Input] 自動分段的類型
GenericName [Input] 可選控制參數的名稱
GenericValue [Input] 可選控制參數的值
2.根據圖像模型，初始組件，訓練圖片來訓練組件和組件相互關系 train_model_components()
3.創建組件模型 create_trained_component_model()
4.尋找組件模型 find_component_model()
5.釋放組件模型 clear_component_model()
應用場合：定位對象內部的灰度值可以有變化，但對象輪廓壹定要清晰平滑。
1.創建形狀模型：create_shape_model()
2.尋找形狀模型：find_shpae_model()
3.釋放形狀模型：clear_shape_model()
應用場合：搜索對象有輕微的變形。
1.創建模板：create_local_deformable_model()
2.尋找模板：find_local_deformable_model()
3.釋放模板：clear_deformable_model()
應用場合：搜索對象有輕微的變形，透視的場合，根據壹些描述點的位置和灰度值來進行匹配。
1.創建模板：create_calib_descriptor_model()
2.尋找模板：find_calib_descriptor_model()
3.釋放模板：clear_descriptor_model(）