图像轮廓之形状匹配

Posted 2023-03-26

参考技术A   Hu矩是归一化中心矩的线性组合。Hu矩在图像旋转、缩放、平移等操作后，仍能保持矩的不变性，所以经常会使用Hu距来识别图像的特征。

  在OpenCV中，使用函数cv2.HuMoments()可以得到Hu距。该函数使用cv2.moments()函数的返回值作为参数，返回7个Hu矩值。

函数cv2.HuMoments()的语法格式为：

式中返回值hu，表示返回的Hu矩值；
参数m，是由函数cv2.moments()计算得到矩特征值。

  我们可以通过Hu矩来判断两个对象的一致性。为了更直观方便地比较Hu矩值，OpenCV提供了函数cv2.matchShapes()，对两个对象的Hu矩进行比较。
  函数cv2.matchShapes()允许我们提供两个对象，对二者的Hu矩进行比较。这两个对象可以是轮廓，也可以是灰度图。不管是什么，cv2.matchShapes()都会提前计算好对象的Hu矩值。
函数cv2.matchShapes()的语法格式为：

式中retval是返回值。
该函数有如下4个参数：

【例12.10】使用函数cv2.matchShapes()计算三幅不同图像的匹配度。

输出结果

不相似图像的matchShape= 0.012935752303635195

从以上结果可以看出：