幾何定位又叫幾何匹配。包括基於形狀，基於組件，基於互相關，變形匹配，三維匹配各種方法。其中基於形狀的幾何定位流程如下：
- 創建模板 create_shape_model()
金字塔級數 由numlevels 指定 值越大則 找到物體的時間 越少；
AngleStart 和AngleExtent 決定可能的旋轉範圍，AngleStep指定角度範圍搜索的步長；
MinConstrast將模板從圖像的噪聲中分離出來，如果灰度值的波動範圍是10，則MinConstrast應當設爲10；
Metric參數決定模板識別的條件，如果設爲’use_polarity’，則圖像中的物體和模板必須有相同的對比度； - 創建好模板後，這時還需要監視模板，用inspect_shape_model()來完成，它檢查參數的適用性，還能幫助找到合適的參數；
- 還需要獲得這個模板的輪廓，用於後面的匹配，get_shape_model_contours()則會很容易的幫我們找到模板的輪廓；
- 模板匹配find_shape_model()這個的功能就是在一幅圖中找出最佳匹配的模板，返回一個模板實例的長、寬和旋轉角度。
- 參數SubPixel決定是否精確到亞像素級，設爲’interpolation’，則會精確到，這個模式不會佔用太多時間，若需要更精確，則可設爲’least_square’,’lease_square_high’，
MinSocre 分析模板的旋轉對稱和它們之間的相似度，值越大，則越相似
Greediness 搜索貪婪度，這個值在很大程度上影響着搜索速度，若爲0，則爲啓發式搜索，很耗時，若爲1，則爲不安全搜索，但最快 - 找到之後，還需要對其進行轉化，使之能夠顯示，這兩個函數vector_angle_to_rigid()和affine_trans_contour_xld()在這裏就起這個作用。前一個是從一個點和角度計算一個剛體仿射變換，這個函數從匹配函數的結果中對構造一個剛體仿射變換很有用，把參考圖像變爲當前圖像。