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(duì)簡(jiǎn)單。第一步是通過(guò)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(gè)輪廓曲率集的Hausdorff距離。本文采用一種簡(jiǎn)化的方法計(jì)算Hausdorff距離法。

OpenCV已經(jīng)將圖像處理(識(shí)別)的算法寫成函數(shù)了，那我們還有必要去學(xué)習(xí)這些算法嗎？

這取決于你的目的。比如說(shuō)現(xiàn)在的車這么先進(jìn)好用，你還需要了解變速箱的原理嗎？這取決于你的目的。如果只是普通駕駛，你不需要知道。如果你是一個(gè)機(jī)械師，你必須理解。如果你是一個(gè)汽車制造商的工程師，你必須對(duì)它非常了解。簡(jiǎn)言之，這取決于具體的需要。

opencv怎么計(jì)算輪廓中的面積？

你好，我是高樂。我很高興為你回答。您可以使用findsources來(lái)建議輪廓，然后計(jì)算輪廓面積來(lái)選擇最大的輪廓。使用邊界矩形確定外部矩形，并將矩形設(shè)置為ROI。然后清除矩形的外部。（你可以在另一幅圖片上畫一個(gè)填充的矩形，然后用它作為位uuuu更專業(yè)的科學(xué)知識(shí)，歡迎關(guān)注我。如果你喜歡我的回答，也請(qǐng)給我表?yè)P(yáng)或轉(zhuǎn)發(fā)，你的鼓勵(lì)是支持我寫下來(lái)的動(dòng)力，謝謝。