OpenCV 自学笔记30. 简单轮廓匹配的小例子

简单轮廓匹配的小例子

先用一个小例子入门：

OpenCV中提供了几个与轮廓相关的函数：

• findContours()：从二值图像中寻找轮廓
• drawContours()：绘制轮廓
• matchShape()：使用Hu矩进行轮廓匹配

下面是一个使用这些函数的小例子，测试图片为：

test3_c.jpg如下：

test4_c.jpg如下：

测试代码main.cpp如下：

#include 
#include 

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    string path1 = "images/test3_c.jpg";
    string path2 = "images/test4_c.jpg";

    Mat image1 = imread(path1, IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat image2 = imread(path2, IMREAD_GRAYSCALE);
    image1 = 255 - image1; // 反色
    image2 = 255 - image2;

    imshow("1", image1); // 显示反色后的图像
    imshow("2", image2);

    Mat image1_copy = imread(path1);
    Mat image2_copy = imread(path2);

    // CV_RETR_EXTERNAL 检测外轮廓
    vector<vector> contours1, contours2;
    findContours(image1, contours1, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
    findContours(image2, contours2, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);

    drawContours(image1_copy, contours1, -1, Scalar(0, 255, 0), 2, 8);
    drawContours(image2_copy, contours2, -1, Scalar(0, 255, 0), 2, 8);

    imshow("轮廓1", image1_copy);
    imshow("轮廓2", image2_copy);

    //返回轮廓之间的匹配度, rate越小越相似  
    double rate = matchShapes(contours1[0], contours2[0], CV_CONTOURS_MATCH_I1, 0);
    cout << rate << endl;

    waitKey(0);
    return 0;
}

结果如下，其中上面两张是反色后的图片，下面两张是检测到的外轮廓（绿色线），两个轮廓的匹配度是0.0599843

先用个小例子入门吧