Q:
形状ベースマッチングを高速化するにはどうすれば良いでしょうか。

A:
形状ベースマッチングの高速化方法についての資料をまとめました。

■モデル生成時に高速化に関与するパラメータ
・create_shape_model内パラメータ値
・AngleStart・AngleExtent：モデル生成範囲を狭めることにより高速化 
・AngleStep：モデル生成の角度の分解能を下げることにより高速化
・Metric：’use_porality’が高速（対象の極性により変更）
・contrast：[ <ヒステリシスLow> ,  <ヒステリシスHigh> ,  <エッジサイズ> ]
　　ヒステリシス閾値の取得されるエッジの確認（細かいノイズを除去し、高速化）
　　edges_sub_pixの‘canny‘のAlphaを0.7 の設定がモデル生成時のエッジに近い
　　edges_sub_pix (Image_Domain_Models, Edges, 'canny', 0.7, Low, High)
　　エッジサイズ：min_sizeはモデルのエッジを取得した際に、どの程度の大きさのエッジを除去するかを決めるしきい値
　　※ 例えば、min_sizeを高く設定することで細かいエッジがなくなり、ノイズを除去することができますが、 参照するモデルのエッジが少なくなりますので精度が低下する可能性があります。

■モデル検索時の高速化手法
・検索範囲の絞込(2値化＋モフォロジ+reduce_domain)検索する範囲を狭めることにより高速化
・find_shape_model内パラメータ値設定により高速化
　　・NumLevel：検索時ピラミッドレベルを途中で終了し、高速化
　　・トレランスモードの適用により高速化
　　・AngleStart・AngleExtent：検索角度範囲を狭めることにより高速化 
　　・AngleStep：検索角度の分解能を下げることにより高速化
　　・MinScore：設定最小スコアが高いほど高速（スコア計算が少ないため）
　　・SubPixel：アルゴリズム‘none’が最速（ただし、精度は低下）

詳細については資料をご参照ください。