matchShapes( InputArray contour1, InputArray contour2, int method, double parameter ) 1. (1)参数1是待匹配轮廓或者灰度图像 (2)参数2同参数1 (3)比较参数1和2相似度的方法,opencv提供了三种如下: CV_CONTOURS_MATCH_I1 CV_CONTOURS_MATCH_I2 CV_CONTOURS_MATCH_I3 1. 2. 3. (4)参数4为目前还不支...
OpenCV——CvMatchShapes函数 功能:根据计算比较两张图像Hu不变距(函数返回值代表相似度大小,完全相同的图像返回值是0,返回值最大是1) doublecvMatchShapes(constvoid* object1,constvoid*object2,intmethod,doubleparameter =0);/*第一个参数是待匹配的物体1,第二个是待匹配的物体2 第三个参数method有三种输入: ...
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,a = ',cv.matchShapes(cnt_b, cnt_a,1,0.0))# 0.418...
2 调用函数cvMatchShapes(src1,src2,1,0)进行两幅图像的匹配，参数1参数2是需要匹配的两幅图像，参数3是匹配的方法，这里有三种方法，不同的方法其内在的实现方式有一定的区别，推荐使用第一二种方法，第三种方法具有不稳定性，第四个参数按默认0即可。显示打印出结果，可以看出HU矩距离非常小为0.000265。//通过...
为此,OpenCV具有函数**cv.cornerHarris()。其参数为: - **img - 输入图像,应为灰度和float32类型。 - blockSize - 是拐角检测考虑的邻域大小 - ksize - 使用的Sobel导数的光圈参数。 - k - 等式中的哈里斯检测器自由参数。 请参阅以下示例: import numpy as np ...
matchShapes的函数原型如下: double const const int double 其中: •contour1和contour2是两个输入轮廓。 •method是比较方法,是一个整数,表示使用的比较方法,可选值有CV_CONTOURS_MATCH_I1、CV_CONTOURS_MATCH_I2和CV_CONTOURS_MATCH_I3。 •parameter是一个用于指定比较方法的参数。 比较方法CV_CONTOURS_...
CV_IMPL double cvMatchShapes( const void* _contour1, const void* _contour2,int method, double parameter );参数使用为vector<Point> 如果是vector<vector<Point> > contours 的轮廓，你可以使用contours[i]作为参数
match=cv2.matchShapes(reference_contours[0],target_contours[0],cv2.CONTOURS_MATCH_I1) 在上述示例中,我们首先读取参考轮廓图像和目标轮廓图像,并通过边缘检测和轮廓寻找获取轮廓。然后,使用matchShapes函数计算轮廓之间的相似度。CONTOURS_MATCH_I1参数表示使用I1方法进行轮廓匹配。
cv2.matchShapes(contour1,# 第一个轮廓或灰度图像。 contour2,# 第二轮廓或灰度图像。 method,# 比对方法 parameter # 方法参数(OpenCV4.5.5暂时还不支持))->retval method:ShapeMatchModes A,B分别表示两个输入的物体轮廓 其中hAi,hBi为A,B的 Hu 不变矩 ...