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下面给出了用于比较 2 个形状的程序代码。
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
RNG rng(12345);
Mat image1=cvLoadImage("C:/Users/Administrator/Desktop/circle1.png",1);
Mat image2=cvLoadImage("C:/Users/Administrator/Desktop/circle2.png",1);
Mat imagegray1, imagegray2, imageresult1, imageresult2;
int thresh=150;
double ans=0, result=0;;
cvtColor(image1, imagegray1,CV_BGR2GRAY);
cvtColor(image2,imagegray2,CV_BGR2GRAY);
vector<vector<Point>>contours1, contours2;
vector<Vec4i>hierarchy1, hierarchy2;
Canny(imagegray1, imageresult1,thresh, thresh*2);
Canny(imagegray2, imageresult2,thresh, thresh*2);
findContours(imageresult1,contours1,hierarchy1,CV_RETR_TREE,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,cvPoint(0,0));
for(int i=0;i<contours1.size();i++)
{
Scalar color=Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255));
drawContours(imageresult1,contours1,i,color,1,8,hierarchy1,0,Point());
}
findContours(imageresult2,contours2,hierarchy2,CV_RETR_TREE,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,cvPoint(0,0));
for(int i=0;i<contours2.size();i++)
{
Scalar color=Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255));
drawContours(imageresult2,contours2,i,color,1,8,hierarchy2,0,Point());
}
for(int i=0;i<contours1.size();i++)
{
ans=matchShapes(contours1[i],contours2[i],CV_CONTOURS_MATCH_I1,0);
cout<<ans;
getchar();
}
}
我用这些图像运行它:
在这种情况下,即变量 ans 的值是:
8.97971e-007
1.73019e-005
2.25315e-006
2.21416e-005
如何使用这些值来确定形状是否相互匹配?
最佳答案
我找到了 this显示结果。他在匹配两个相同的轮廓时得到 0,00,在旋转轮廓时得到 0,001。我会说,根据首选精度,没有超过 0,1 的匹配项。除此以外,我找不到任何解释返回值的内容。
8,97971e-7 = 0,000000897971
1,73019e-5 = 0,0000173019
2,25315e-6 = 0,00000225315
2,21416e-5 = 0,0000221416
您的结果表明所有找到的轮廓都非常匹配。尝试使用 drawContours
查看实际找到的轮廓,然后结果可能会变得易于理解。也许您还可以应用 approxPolyDP
并查看是否会获得更好的结果。
关于c++ - 如何处理 matchShapes() 函数的输出,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/21132963/
#include using namespace std; class C{ private: int value; public: C(){ value = 0;
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