使用OpenCV进行形状匹配定位 |21xrx.com

使用OpenCV进行形状匹配定位

2023-08-02 04:05:42 深夜i -- --

OpenCV 形状匹配定位图像处理特征提取

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和分析功能。其中一个常见的应用是形状匹配定位，也就是在图像中寻找特定形状的位置。

形状匹配定位可以在很多领域中有用，例如工业自动化中的零件检测，医学图像中的病灶定位等等。OpenCV提供了多种方法来实现形状匹配定位，以下是一个简单的例子：

首先，我们需要将目标形状预处理成二值图像。可以通过阈值分割、边缘检测等方法将图像转换成黑白的二值图像。然后，我们需要将目标形状与待匹配图像进行比较。

OpenCV提供了cv::matchShapes()方法来计算两个形状的相似度。该方法使用了Hu矩来度量两个形状的差异程度。Hu矩是一种描述形状的全局不变量，它可以在旋转、缩放和平移等变换下保持不变。所以，通过计算目标形状与待匹配图像的Hu矩并进行比较，我们可以得到一个相似度值。

为了在图像中定位目标形状，我们可以使用cv::findContours()方法来找到图像中的所有轮廓。然后，在每个轮廓中应用cv::matchShapes()方法来计算相似度。最后，我们可以选择相似度最高的轮廓来定位目标形状。

以下是一个简单的代码示例：


#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
  // 读取待匹配图像和目标形状
  cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
  cv::Mat target = cv::imread("target.jpg");
  // 将目标形状转换成二值图像
  cv::Mat target_gray;
  cv::cvtColor(target, target_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
  cv::threshold(target_gray, target_gray, 100, 255, cv::THRESH_BINARY);
  // 查找待匹配图像中的轮廓
  std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
  cv::findContours(image, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
  // 遍历每个轮廓并计算相似度
  double max_similarity = 0;
  int max_index = -1;
  for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
  {
    // 将当前轮廓转换成二值图像
    cv::Mat contour_gray(image.size(), CV_8UC1, cv::Scalar(0));
    cv::drawContours(contour_gray, contours, i, cv::Scalar(255), cv::FILLED);
    // 计算相似度
    double similarity = cv::matchShapes(target_gray, contour_gray, cv::CONTOURS_MATCH_I2, 0);
    // 更新最大相似度和索引
    if (similarity > max_similarity)
    
      max_similarity = similarity;
      max_index = i;
    
  }
  // 定位目标形状
  if (max_similarity > 0)
  {
    cv::Rect bounding_box = cv::boundingRect(contours[max_index]);
    cv::rectangle(image, bounding_box, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
  }
  // 显示定位结果
  cv::imshow("Image", image);
  cv::waitKey(0);
  return 0;
}

在这个示例中，我们首先读取了待匹配图像和目标形状。然后，我们将目标形状转换成二值图像，并查找待匹配图像中的轮廓。接下来，我们遍历每个轮廓，并将其转换成二值图像。然后，我们使用cv::matchShapes()方法计算相似度，并更新最大相似度和索引。最后，我们使用cv::rectangle()方法在图像中绘制出定位结果，并显示出来。

通过使用OpenCV的形状匹配定位功能，我们能够在图像中准确地定位特定形状，这为许多应用提供了方便和便利。无论是工业自动化、医学图像还是其他领域，OpenCV都能够提供强大的形状匹配定位功能。

上一篇: idea打包java可执行jar包

下一篇: OpenCV是否自带云量识别的函数或库？

评论区

()

相似文章