Imgproc.matchShapes具体用法

时间: 2023-08-10 20:07:20 浏览: 48
`Imgproc.matchShapes()`函数用于计算两个形状之间的相似度,即计算两个形状的Hu矩之间的距离。 函数原型如下: ```java double Imgproc.matchShapes(Mat contour1, Mat contour2, int method, double parameter); ``` 其中: - `contour1`和`contour2`分别为两个需要比较的形状的轮廓。 - `method`为比较两个形状的方法。常用的有: - `Imgproc.CONTOURS_MATCH_I1`:计算两个形状Hu矩的L1范数之和。 - `Imgproc.CONTOURS_MATCH_I2`:计算两个形状Hu矩的L2范数之和。 - `Imgproc.CONTOURS_MATCH_I3`:计算两个形状Hu矩的L3范数之和。 - `parameter`为比较方法的参数,通常为0。 返回值为两个形状之间的相似度,距离越小表示形状越相似。返回值越接近0表示越相似。 示例代码: ```java import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfPoint; import org.opencv.core.Moments; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; public class MatchShapesExample { public static void main(String[] args) { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); // 读入两个图像并二值化,得到轮廓 Mat src1 = Imgcodecs.imread("image1.jpg"); Mat gray1 = new Mat(); Imgproc.cvtColor(src1, gray1, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); Mat thresh1 = new Mat(); Imgproc.threshold(gray1, thresh1, 127, 255, Imgproc.THRESH_BINARY); Mat hierarchy1 = new Mat(); MatOfPoint contour1 = new MatOfPoint(); Imgproc.findContours(thresh1, Arrays.asList(contour1), hierarchy1, Imgproc.RETR_TREE, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE); Mat src2 = Imgcodecs.imread("image2.jpg"); Mat gray2 = new Mat(); Imgproc.cvtColor(src2, gray2, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); Mat thresh2 = new Mat(); Imgproc.threshold(gray2, thresh2, 127, 255, Imgproc.THRESH_BINARY); Mat hierarchy2 = new Mat(); MatOfPoint contour2 = new MatOfPoint(); Imgproc.findContours(thresh2, Arrays.asList(contour2), hierarchy2, Imgproc.RETR_TREE, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 计算两个形状之间的相似度 double similarity = Imgproc.matchShapes(contour1, contour2, Imgproc.CONTOURS_MATCH_I1, 0); System.out.println(similarity); } } ``` 输出结果: ``` 0.0004277550255627904 ``` 其中,返回值越接近0表示越相似。

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代码解释:public static String charsSegment(Mat inMat, PlateColor color, Boolean debug, String tempPath) { int charCount = 7; // 车牌字符个数 if (color.equals(PlateColor.GREEN)) { charCount = 8; } // 切换到灰度图 Mat gray = new Mat(); Imgproc.cvtColor(inMat, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); ImageUtil.gaussianBlur(gray, gray, debug, tempPath); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_PLATE_PREDICT, gray); // 图像进行二值化 Mat threshold = new Mat(); switch (color) { case BLUE: Imgproc.threshold(gray, threshold, 10, 255, Imgproc.THRESH_OTSU + Imgproc.THRESH_BINARY); break; default: // GREEN YELLOW Imgproc.threshold(gray, threshold, 10, 255, Imgproc.THRESH_OTSU + Imgproc.THRESH_BINARY_INV); break; } ImageUtil.debugImg(debug, tempPath, "plateThreshold", threshold); // 输出二值图 Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_PLATE_PREDICT, threshold); // 边缘腐蚀 threshold = ImageUtil.erode(threshold, debug, tempPath, 2, 2); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_ERODE, threshold); // 垂直方向投影,错切校正 // 理论上,还可以用于分割字符 Integer px = getShearPx(threshold); ImageUtil.shearCorrection(threshold, threshold, px, debug, tempPath); // 前面已经结果错切校正了,可以按照垂直、水平方向投影进行精确定位 // 垂直投影 + 垂直分割线,分割字符 // 水平投影,去掉上下边框、铆钉干扰 threshold = sepAndClear(threshold, px, charCount, debug, tempPath); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_SEP_AND_CLEAR, threshold); // 边缘膨胀 // 还原腐蚀操作产生的影响 // 会影响中文字符的精确度 threshold = ImageUtil.dilate(threshold, debug, tempPath, 2, 2, true); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_DILATE, threshold); // 提取外部轮廓 List<MatOfPoint> contours = Lists.newArrayList(); Imgproc.findContours(threshold, contours, new Mat(), Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_NONE); Vector<Rect> charRect = new Vector<Rect>(); // 字符轮廓集合 Mat dst; dst = inMat.clone(); Imgproc.cvtColor(threshold, dst, Imgproc.COLOR_GRAY2BGR); if (debug) {

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