在OpenCvSharp 中,形状匹配主要使用 Cv2.MatchShapes 函数来实现。 Cv2.MatchShapes 函数通过计算两个形状(通常是轮廓)之间的相似度来评估它们的匹配程度。它支持多种相似性度量方法,如 Hu 矩、Frechet 距离等。 准备用于形状匹配的图像数据集: 为了进行形状匹配,需要准备包含待匹配形状和模板形状的图像数据集。 这些...
利⽤Hu矩进⾏轮廓匹配 轮廓实质上就是⼀些轮廓点的集合,因此轮廓也可以⽤Hu矩来判断相似度,这⾥给出⼀个利⽤Hu矩形状匹配的例⼦和代码,opencv的cv2.matchShapes函数内置了Hu矩的计算⽅式,默认的匹配⽅式就是Hu矩匹配,因此这⾥就不必自己手动计算7个Hu矩啦。轮廓匹配流程⽐较简单,分两步: ...
OpenCV附带了一个函数cv.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指标。结果越低,说明匹配得越好。它是根据Hu矩计算的。文档中解释了不同的测量方法。 img1 = cv.imread('star.jpg', 0) img2 = cv.imread('star2.jpg', 0) ret2, thresh = cv.threshold(img1, 127...
使用cv.matchShapes()比较数字或字母的图像。(这是迈向OCR的简单一步)
OpenCV提供了一个名为matchShapes的函数,它接收两个图像(或轮廓)并使用Hu Moments找到它们之间的距离。 所以,不必在自己计算hu 矩。 只需将图像二值化并使用matchShapes。 说明 函数比较两个形状,3个被实现的方法都使用hu 不变量。 声明 double matchShapes( ...
OpenCV附带一个函数cv2.matchShapes(),该函数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(hu-moment)计算出来的。不同的测量方法在文档中有解释。 # 形状匹配 import cv2 import numpy as np img1 = cv2.imread('star.png', 0) ...
cvMatchShapes函数可以很方便的实现对2个轮廓间的匹配。2.轮廓树匹配 用树的形式比较两个轮廓。cvMatchContourTrees函数实现了轮廓树的对比。3.成对几何直方图匹配 在得到轮廓的成对几何直方图之后,可以使用直方图对比的方法来进行匹配。 轮廓匹配源码1 /***Hu矩匹配***/ // IplImage* img_8uc1 = cvLoadImage("f...
double m5 = Cv2.MatchShapes(contours[4], contours[5], ShapeMatchModes.I3); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 我们所采用的测试图像为: 所有字符跟左上角的8进行比较,结果为(数值越小形状越接近):...