opencv模板匹配优化 如何利用OPENCV的matchShapes进行轮廓匹配？

如何利用OPENCV的matchShapes进行轮廓匹配？

目前，轮廓匹配的研究也在进行中。轮廓匹配的前提是提取轮廓上的特征点并计算特征信息，然后根据特征信息进行匹配。提取特征点的算法很多，如sift和surf等，都是在OpenCV中实现的。然后采用鲁棒匹配算法进行匹配。目前，我正在读一篇论文“基于曲率特征的轮廓匹配算法”。匹配算法相对简单。第一步是通过多边形逼近轮廓提取轮廓上的有效点；第二步是计算轮廓上有效点的曲率；第三步是比较两个轮廓曲率集的Hausdorff距离。本文采用一种简化的方法计算Hausdorff距离法。

使用OpenCV进行模板匹配(原图-模板图)？

有许多匹配算法，例如比较原始图像和模板图像像素值的最简单方法。但是这种方法有一点旋转和光线变化，结果会很差。为了改进这一点，我们有sad算法。然后伤心地说。然后利用NCC算法计算区域间的互相关。在上述三种算法中，sad算法是最简单的，因此在确定模板大小时sad算法的速度最快。NCC算法比sad算法复杂得多。至于算法的过程，这三种算法都很容易理解。我觉得自己学习比较好。

opencv模板匹配优化 opencv模板匹配太烂 opencv基于边缘的模板匹配

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。