OpenCv Sharp 实现轮廓匹配

OpenCV Sharp 是 .NET 平台上的 OpenCV 库，它提供了一系列图像处理和计算机视觉的函数。要实现轮廓匹配，可以使用 OpenCV Sharp 中的 `FindContours()` 和 `MatchShapes()` 函数。

首先，使用 `FindContours()` 函数找到两个图像中的轮廓。例如：

Mat img1 = new Mat("image1.png", ImreadModes.GrayScale);
Mat img2 = new Mat("image2.png", ImreadModes.GrayScale);

List<MatOfPoint> contours1 = new List<MatOfPoint>();
List<MatOfPoint> contours2 = new List<MatOfPoint>();

Mat hierarchy1 = new Mat();
Mat hierarchy2 = new Mat();

Cv2.FindContours(img1, contours1, hierarchy1, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple);
Cv2.FindContours(img2, contours2, hierarchy2, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple);

然后，对于每个图像中的轮廓，使用 `MatchShapes()` 函数计算它们之间的形状相似度。例如：

double minMatchValue = double.MaxValue;

foreach (MatOfPoint contour1 in contours1)
{
    foreach (MatOfPoint contour2 in contours2)
    {
        double matchValue = Cv2.MatchShapes(contour1, contour2, ShapeMatchModes.I2);
        if (matchValue < minMatchValue)
            minMatchValue = matchValue;
    }
}

Console.WriteLine("The minimum match value is: " + minMatchValue);

在上面的代码中，我们使用了 `ShapeMatchModes.I2` 模式来计算形状相似度，这是一种较为通用的模式。输出的最小匹配值越小，表示两个图像中的轮廓越相似。

需要注意的是，这种轮廓匹配方法通常适用于形状简单的物体，对于形状复杂的物体，可能需要使用更为复杂的方法来进行匹配。