MatchShapes是OpenCV提供的一个根据计算比较两张图像Hu不变距的函数,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。这可以用在在一堆照片中搜索出两张相同或相同程度最大的图像。 我们现在可以做个试验,类似于模板匹配。 待识别图像: 模板图像: 现在我们看看识别的步骤: 1. 将待识别图像 ->...
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 import cv2 as cv path = r'D:\Laboratory\Study\Computer Vision\opencv4-python\...
因此,我们可以采取形状匹配的方法,结合 OpenCV 提供的cv2.matchShapes函数来实现。 代码示例 下面是一个使用 OpenCV 实现多边形模板匹配的示例代码。该示例展示了如何加载图像、预处理,并进行多边形模板匹配。 importcv2importnumpyasnp# 加载图像image=cv2.imread('input_image.jpg')template=cv2.imread('template_image....
使用cv2.matchShapes()方法找寻目标区域Code:(在上一篇博客的代码基础上修改) 红框是添加和修改区域,绿框是注释掉了一些代码,值得注意的是,matchShapes方法中的第四个参数会要求传入值,但是通过查找OpenCV官方文档显示该参数没有对应方法,所以查找了其他相关信息后,填入0 或者0.0都是可以的,至于修改膨胀次数是因为需要...
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 ...
OpenCV-Python图像处理学习笔记(一)——认识、安装、环境测试 OpenCV-Python图像处理学习笔记(二)——图像/视频读取保存、分割及边界填充 OpenCV-Python图像处理学习笔记(三)——数值运算、图像阈值、图像平滑(滤波) OpenCV-Python图像处理学习笔记(四)——形态学操作、图像梯度 OpenCV-Python图像处理学习笔记(五)——...
pythonimport cv2# 假设我们有两个轮廓 contour1 和 contour2# 这两个轮廓可以是通过cv2.findContours找到的轮廓,这里假设已经获取了这些轮廓# 使用matchShapes函数比较这两个轮廓result = cv2.matchShapes(contour1, contour2, cv2.CONTOURS_MATCH_I1, 0.0)print(f"The similarity measure between the two contours ...
OpenCV附带了一个函数cv2.matchShapes(),它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,匹配就越好.它是根据hu-moment值计算的. 代码: import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('img7.png',0) img2 = cv2.imread('img9.png',0) ...
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...
图7-25 myHuMoments.cpp程序部分运行结果基于Hu矩的轮廓匹配Hu矩具有旋转、平移和比例不变性,因此可以通过Hu实现图像轮廓的匹配。OpenCV 4提供了利用Hu矩进行轮廓匹配的matchShapes()函数,该函数的函数原型在代码清单7-32中给出。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...