halcon的find_shape_model的输出的Score的计算原理

Halcon的find_shape_model函数的输出结果中，Score表示匹配的得分，其计算原理如下：

首先，对于模板和待匹配图像的每个匹配位置，Halcon会计算出一个局部相似度得分，表示模板在该位置与待匹配图像的相似度。这个得分是通过计算模板区域和待匹配图像区域之间的灰度差异来计算的。

然后，Halcon会将这些局部相似度得分进行汇总，得到一个全局相似度得分，表示模板与待匹配图像的相似度。这个得分是通过计算模板区域和待匹配图像区域之间的灰度差异的平均值来计算的。

最后，Halcon将全局相似度得分转换为一个匹配得分，即Score。这个得分的计算方法如下：

Score = (1 - GlobalScore) * 100

其中，GlobalScore是全局相似度得分，取值范围为0到1，表示模板与待匹配图像的相似度。Score的取值范围为0到100，表示匹配的得分，分数越高表示匹配越好，越接近100表示匹配非常好。