以下是一个使用 create_shape_model 和 find_shape_model 处理匹配图像可能缺少一部分的示例代码，同时包含了可能的调整和优化步骤

在这个示例中，我们通常会使用深度学习库（如TensorFlow或PyTorch）构建一个名为`create_shape_model`的模型，它可能是基于卷积神经网络(CNN)的图像识别模型，专门用于识别形状（比如圆形、方形等）。这个模型训练时会处理不同程度的遮挡情况，以提高对部分缺失图像的识别能力。

# 示例代码
from shape_detection_model import ShapeDetectionModel

def create_shape_model(input_shape):
    # 创建并初始化模型
    model = ShapeDetectionModel(input_shape=input_shape, partial_matching=True)
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
    return model

model = create_shape_model((256, 256, 3))

# 使用find_shape_model函数寻找相似的完整形状模板
def find_shape_template(image):
    template = get_complete_template(image)
    return match_template(model, image, template)

template = find_shape_template(incomplete_image)

`find_shape_model`函数通过比较输入图像与预定义的一组完整形状模板，找出最匹配的那个作为参考。为了优化匹配过程，可能采取以下策略：

1. 数据增强：对训练数据进行旋转、缩放、裁剪等操作，增加模型对各种变形的适应性。
2. 模型微调：如果模型在实际应用中发现对部分遮挡的识别效果不佳，可以针对此问题使用少量真实世界的数据集进行微调。
3. 灰度处理或特征提取：对于遮挡严重的图像，转换为灰度图或将图像转换成更有利于模型理解的特征表示可能会有所帮助。
4. 迭代优化算法：尝试使用更复杂的匹配算法，比如动态规划或机器学习方法来确定最佳匹配。