【注意】除使用形状匹配外,还可以通过Hu矩来判断两个对象的一致性。但是Hu矩不如函数cv2.matchShapes()直观。
更具体地说，我们的工作受到L¨ahner等人最近提出的基于最短路径的曲线到3D形状匹配形式的启发，我们通过...
一、形状匹配 1、形状匹配 通过形状匹配,可以处理图像中的杂点、遮挡,以及因缩放、非线性照明变换等引起的轻微变形等,还可以在不受光线变化影响的情况下处理多个通道的图像。 形状匹配的操作,主要是通过图像的边缘轮廓特征作为模板,在图像中搜索形状相似的目标。 在这一过程中,可以设置角度、比例、范围等。 2、实现...
对于形状匹配来说,是有不少场景的模版图特别大的,甚至占到了被查找图的一半以上的。这种情况,早期的方案基本就不能解决问题。 第二个麻烦是,我们存储这些特征也会占用大量的内存,同样对于大模版图,存在内存不够的风险。 这个问题其实很多写模版匹配的朋友都有遇到过,而且早期我也没有好的解决方案,曾经尝试过旋转...
【工程应用八】终极的基于形状匹配方案解决(小模型+预生成模型+无效边缘去除+多尺度+各项异性+最小组件尺寸),我估摸着这个应该是关于形状匹配或者模版
OpenCV形状匹配是指使用OpenCV库中的函数来比较两个相似形状之间的相似度。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。 形状匹配是计算机视觉领域中的一个重要任务,它可以用于对象识别、图像分类、目标跟踪等应用。在形状匹配中,我们通常使用轮廓来表示物体的形状。OpenCV提供了多种形状匹配算法...
# OpenCV形状匹配 OpenCV形状匹配是一种计算机视觉技术,用于从两个或多个图像中识别和匹配形状。这种技术可以用于许多不同的应用场景,例如: ## 概念 OpenCV形状匹配是一种基于计...
三、形状匹配--matchShapes() 代码实现与演示 其他示例:目标识别——轮廓匹配 示例1: 示例2-1 示例2-2 轮廓的基本概念与函数介绍 轮廓的基本概念 轮廓(Contours)可以说是一个很好的图像目标的外部特征,这种特征对于我们进行图像分析,目标识别和理解等更深层次的处理都有很重要的意义。简单说轮廓就是一些列点相连组...
HALCON形状匹配的原理是将目标形状与样本形状进行比较,通过计算形状之间的相似度,确定目标形状与样本形状的匹配程度。它的核心思想是将形状表示为一组关键点,然后将这些关键点与样本形状的关键点进行比对。关键点是形状中的局部特征,可以通过诸如角点、交点、轮廓曲率等方式来提取。 1.预处理 预处理是指对输入图像进行...