如何利用OPENCV的matchShapes進(jìn)行輪廓匹配？目前，輪廓匹配的研究也在進(jìn)行中。輪廓匹配的前提是提取輪廓上的特征點(diǎn)并計(jì)算特征信息，然后根據(jù)特征信息進(jìn)行匹配。提取特征點(diǎn)的算法很多，如sift和

如何利用OPENCV的matchShapes進(jìn)行輪廓匹配？

目前，輪廓匹配的研究也在進(jìn)行中。輪廓匹配的前提是提取輪廓上的特征點(diǎn)并計(jì)算特征信息，然后根據(jù)特征信息進(jìn)行匹配。提取特征點(diǎn)的算法很多，如sift和surf等，都是在OpenCV中實(shí)現(xiàn)的。然后采用魯棒匹配算法進(jìn)行匹配。目前，我正在讀一篇論文“基于曲率特征的輪廓匹配算法”。匹配算法相對簡單。第一步是通過多邊形逼近輪廓提取輪廓上的有效點(diǎn)；第二步是計(jì)算輪廓上有效點(diǎn)的曲率；第三步是比較兩個輪廓曲率集的Hausdorff距離。本文采用一種簡化的方法計(jì)算Hausdorff距離法。

使用OpenCV進(jìn)行模板匹配(原圖-模板圖)？

有許多匹配算法，例如比較原始圖像和模板圖像像素值的最簡單方法。但是這種方法有一點(diǎn)旋轉(zhuǎn)和光線變化，結(jié)果會很差。為了改進(jìn)這一點(diǎn)，我們有sad算法。然后傷心地說。然后利用NCC算法計(jì)算區(qū)域間的互相關(guān)。在上述三種算法中，sad算法是最簡單的，因此在確定模板大小時sad算法的速度最快。NCC算法比sad算法復(fù)雜得多。至于算法的過程，這三種算法都很容易理解。我覺得自己學(xué)習(xí)比較好。