Question

如何利用OPENCV的matchShapes进行轮廓匹配

Answer 1

　　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 <iostream>

　　#include "opencv2/opencv.hpp"

　　using namespace std;

　　using namespace cv;

　　int main()

　　{

　　Mat k=imread("E:/TestGit/8.jpg",0);

　　Mat f;

　　Mat k1=imread("E:/TestGit/9.jpg",0);

　　Mat f1;

　　threshold(k,f,50,255,THRESH_BINARY);//对图像进行二值化

　　threshold(k1,f1,50,255,THRESH_BINARY);

　　Mat closerect=getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3)); //进行结构算子生成

　　morphologyEx(f,f,MORPH_OPEN,closerect);

　　morphologyEx(f1,f1,MORPH_OPEN,closerect);//进行形态学开运算

　　Mat dst = Mat::zeros(k.rows, k.cols, CV_8UC3);

　　Mat dst1 = Mat::zeros(k1.rows, k1.cols, CV_8UC3);

　　vector<vector<Point>> w,w1;

　　vector<Vec4i> hierarchy,hierarchy1 ;

　　findContours(f,w,hierarchy,RETR_CCOMP,CHAIN_APPROX_SIMPLE);//提取轮廓元素

　　findContours(f1,w1,hierarchy1,RETR_CCOMP,CHAIN_APPROX_SIMPLE);

　　FileStorage fs("f.dat",FileStorage::WRITE);

　　fs<<"f"<<w1[0];

　　int idx=0;

　　double ffff=matchShapes(w[0],w1[0],CV_CONTOURS_MATCH_I3,1.0);//进行轮廓匹配

　　std::cout<<ffff<<std::endl;

　　system("pause");

　　return 0;

　　}

　　这样，我们就得到了轮廓边缘的提取和匹配，满足了需要。而不同的算子具有不同的匹配算子方法。

Answer 2

如何利用OPENCV的matchShapes进行轮廓匹配？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 <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat k=imread("E:/TestGit/8.jpg",0);
Mat f;
Mat k1=imread("E:/TestGit/9.jpg",0);
Mat f1;
threshold(k,f,50,255,THRESH_BINARY);//对图像进行二值化
threshold(k1,f1,50,255,THRESH_BINARY);
Mat closerect=getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3)); //进行结构算子生成
morphologyEx(f,f,MORPH_OPEN,closerect);
morphologyEx(f1,f1,MORPH_OPEN,closerect);//进行形态学开运算
Mat dst = Mat::zeros(k.rows, k.cols, CV_8UC3);
Mat dst1 = Mat::zeros(k1.rows, k1.cols, CV_8UC3);
vector<vector<Point>> w,w1;
vector<Vec4i> hierarchy,hierarchy1 ;
findContours(f,w,hierarchy,RETR_CCOMP,CHAIN_APPROX_SIMPLE);//提取轮廓元素