灰度匹配，通过计算与模板的灰度分布相似度在图像中寻找目标。
通过鼠标操作 ROI 选定模板，进入【高级参数】设置匹配角度范围，最小相似度分数，并可修改模板。
通过图像方法主处理下拉框选择 灰度匹配
【鼠标操作】通过鼠标改变 ROI 的大小，并拖放至适当的位置作为学习的模板。
【方法学习】保存该方法及模板。
【个数】希望寻找的目标数量
【分数】目标与模板间的相似度分数
【比例容差】目标与模板间的大小比例变化
【角度基准】目标在图像中的旋转角度
【角度容差】在＜角度基准＞基础上的寻找角度范围
【匹配位置】分数最大，最左边的，最右边的，最上边的，最下边的
当图像中存在多个目标时，可选择返回其中符合位置的一个。
【相关模式】Standard、Gain Normalized、Offset Normalized 及 Normalized
Standard：目标区域与模板间直接的相关度计算
Gain Normalized：针对图像产生对比度变化，先进行增益归一化后再进行相关度计算
Offset Normalized：针对光照引起的明暗变化，先进行像素值整体偏移归一化后再进行相
关度计算
Normalized：考虑 Gain 和 Offset 变化的归一化相关度计算方式
【模板修改】弹出模板修改框对模板进行修改
模板修改
如模板存在干扰区域，可通过鼠标操作进行模板修改。
如下图，算法将不再考虑被涂的红色区域像素。
函数取值
执行 SY＿IP＿ImgProc（）进行处理后，返回 ImgProcResult 结构体。其中 X、Y 为目标的坐标，
MatchScore 为匹配分数，MatchAngle 为目标的角度，MatchScale 为目标的缩放比例。
另外，针对匹配多目标的应用，在高级参数设置寻找目标个数后。通过执行 SY＿IP＿Match＿MultiPos（）
可实现多目标结果返回。
其中可通过访问列表取得多目标结果：
list | MatchPosList； |
list：：iterator | pMPList； |
其中 MatchPos 结构体如下：
