在HDevelop中

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read_image (W, 'D:/bb/tu/8.jpg')
rgb1_to_gray (W, GrayImage)

****截取模板图像：O字母****
gen_rectangle1 (Rectangle, 30, 378, 89, 440)
reduce_domain (GrayImage, Rectangle, ImageReduced)

****创建模板****
create_ncc_model(ImageReduced, 'auto', -0.2, 0.2, 0.1, 'use_polarity', ModelID)
*创建NCC模板
*注意：NCC匹配属于钢性匹配，不能有变形
*参数1：单通道图像，它的区域可被创建为模板
*参数2：金字塔的最大层级--层级越高搜索越快
*      值列表：0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 'auto'
*参数3：模板旋转的起始角度--弧度
*参数4：模板旋转的终止角度--弧度
*参数5：角度步长
*       限制：角度步长>=0和角度步长<=pi/16
*参数6：匹配标准
*        'ignore_global_polarity'
*        'use_polarity'
*参数7：返回的模板句柄

find_ncc_model (GrayImage, ModelID, -0.2, 0.2, 0.8, 2, 0.5, 'true', 0, Row, Column, Angle, Score)
*NCC模板匹配
*该模板必须是调用create_ncc_model或read_ncc_model创建的
*注意:NCC对图像中的遮挡和杂波以及非线性照明变化非常敏感。
*    如果应在遮挡、杂波或非线性照明变化的情况下找到模型，则应使用基于形状的匹配来执行搜索
*参数1：输入图像--单通道图像
*参数2：模板句柄
*参数3：模板旋转的起始角度--弧度
*参数4：模板旋转的终止角度--弧度
*       参数3和参数4 跟create_ncc_model相同
*参数5:被找到的模板最小分数--大于等于这个值才能被匹配
*       默认值：0.8     建议值：0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0
*       典型值范围：0≤ MinScore≤ 1
*       最小增量：0.01            建议增量：0.05
*参数6：要找到的模板实例数
*参数7：要找到的模型实例的最大重叠
*参数8：亚像素精度。  默认值：'true'      值列表：'false'、'true'
*参数9：金字塔层级数
*参数10：Row（out）：被找到的模板实例行坐标
*参数11：Column（out）：被找到的模板实例列坐标
*参数12：Angle（out）：被找到的模板实例的旋转角度
*       理解：看下面图
*       小于1度的时候halcon会返回负值
*参数13：Score（out）：被找到的模板实例的分数
*       如果没有匹配到  Score为空

在QtCreator中

  HObject  ho_W, ho_GrayImage, ho_Rectangle, ho_ImageReduced;
  HTuple  hv_ModelID, hv_Row, hv_Column, hv_Angle;
  HTuple  hv_Score;

  ReadImage(&ho_W, "D:/bb/tu/8.jpg");
  Rgb1ToGray(ho_W, &ho_GrayImage);

  //***截取模板图像：O字母****
  GenRectangle1(&ho_Rectangle, 30, 378, 89, 440);
  ReduceDomain(ho_GrayImage, ho_Rectangle, &ho_ImageReduced);

  //***创建模板****
  CreateNccModel(ho_ImageReduced, "auto", -0.2, 0.2, 0.1, "use_polarity", &hv_ModelID);
  //创建NCC模板
  //注意：NCC匹配属于钢性匹配，不能有变形
  //参数1：单通道图像，它的区域可被创建为模板
  //参数2：金字塔的最大层级--层级越高搜索越快
  //     值列表：0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 'auto'
  //参数3：模板旋转的起始角度--弧度
  //参数4：模板旋转的终止角度--弧度
  //参数5：角度步长
  //      限制：角度步长>=0和角度步长<=pi/16
  //参数6：匹配标准
  //       'ignore_global_polarity'
  //       'use_polarity'
  //参数7：返回的模板句柄

  FindNccModel(ho_GrayImage, hv_ModelID, -0.2, 0.2, 0.8, 2, 0.5, "true", 0, &hv_Row, 
      &hv_Column, &hv_Angle, &hv_Score);
  //NCC模板匹配
  //该模板必须是调用create_ncc_model或read_ncc_model创建的
  //注意:NCC对图像中的遮挡和杂波以及非线性照明变化非常敏感。
  //   如果应在遮挡、杂波或非线性照明变化的情况下找到模型，则应使用基于形状的匹配来执行搜索
  //参数1：输入图像--单通道图像
  //参数2：模板句柄
  //参数3：模板旋转的起始角度--弧度
  //参数4：模板旋转的终止角度--弧度
  //      参数3和参数4 跟create_ncc_model相同
  //参数5:被找到的模板最小分数--大于等于这个值才能被匹配
  //      默认值：0.8     建议值：0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0
  //      典型值范围：0≤ MinScore≤ 1
  //      最小增量：0.01            建议增量：0.05
  //参数6：要找到的模板实例数
  //参数7：要找到的模型实例的最大重叠
  //参数8：亚像素精度。  默认值：'true'      值列表：'false'、'true'
  //参数9：金字塔层级数
  //参数10：Row（out）：被找到的模板实例行坐标
  //参数11：Column（out）：被找到的模板实例列坐标
  //参数12：Angle（out）：被找到的模板实例的旋转角度
  //      理解：看下面图
  //      小于1度的时候halcon会返回负值
  //参数13：Score（out）：被找到的模板实例的分数
  //      如果没有匹配到  Score为空