cv.drawContours(img_color,[cnt_b],0,[0,255,0],2) cv.drawContours(img_color,[cnt_c],0,[0,0,255],2)# 参数3:匹配方法;参数4:opencv预留参数print('b,b = ',cv.matchShapes(cnt_b, cnt_b,1,0.0))# 0.0print('b,c = ',cv.matchShapes(cnt_b, cnt_c,1,0.0))# 2.17e-05print('b...
这些物体可以是灰度图图像或者轮廓.如果你提供了图像,cvMatchShape()会在对比的进程之间为你计算矩.cvMatchShapes()使用的方法是表8-2中列出的三种中的一种. 关于对比度量标准(metric)是如何被计算的,表8-2中的三个常量每个都用了不同的方法.这个度量标准最终决定了cvMatchShapes()的返回值.最后一个参数变量现在...
cv.drawContours(img_color,[cnt_c],0,[0,0,255],2)# 参数3：匹配⽅法；参数4：opencv预留参数 print('b,b = ',cv.matchShapes(cnt_b, cnt_b, 1, 0.0)) # 0.0 print('b,c = ',cv.matchShapes(cnt_b, cnt_c, 1, 0.0)) # 2.17e-05 print('b,a = ',cv.matchShapes(cnt_b...
使用cv.matchShapes()比较数字或字母的图像。(这是迈向OCR的简单一步)
matchShapes 是OpenCV 中用于比较两个形状相似性的函数。以下是对 matchShapes 函数的详细解答,包括其功能、参数、使用步骤和示例代码。 1. matchShapes 函数功能 matchShapes 函数用于比较两个形状的相似性,它基于形状的 Hu 不变矩来计算两个形状之间的相似度。Hu 不变矩对于图像的缩放、旋转和镜像等变换具有不变性,...
主要步骤1.读取一幅图片，并且对其进行二值化。2.对其进行形态学处理，减少孔洞等次要特征，保留其主要特征。3.进行边缘提取。4.进行形状轮廓匹配，得到其匹配值，从而判断是否是同一个形状。下面是演示代码:#include#include"opencv2/opencv.hpp"usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){Matk=...
形状匹配OpenCV提供了函数cv2.matchShapes()用来对两个对象的Hu矩进行比较。这两个对象可以是轮廓,也可以是灰度图像。函数cv2.matchShapes()的语法格式为: retval=cv2.matchShapes(contour1,contour2,method,parameter) 其中,retval是返回值。该函数有如下4个参数。
ret = cv.matchShapes(cnt1,cnt2,1,0.0) print( ret ) 1.7976931348623157e+308 1.7976931348623157e+308 得到了以下结果: 将图像 A 与自身匹配 = 0.0 将图像 A 与图像 B 匹配 = 0.001946 将图像 A 与图像 C 匹配 = 0.326911 看,即使图像旋转也不会对这种比较产生太大影响。
OpenCV附带一个函数cv.matchShapes(),该函数使我们能够比较两个形状或两个轮廓,并返回一个显示相似性的度量。结果越低,匹配越好。它是根据矩值计算出来的。不同的测量方法在文档中有解释。 import cv2 as cvimport numpy as npimg1 = cv.imread('star.jpg',0)img2 = cv.imread('star2.jpg',0)ret, thre...