在opencv中，计算两个区域的最小最大距离

在OpenCV中，计算两个区域的最小最大距离可以使用函数`cv::matchShapes`。这个函数可以计算两个轮廓之间的相似度，并返回一个数值作为相似度的度量。该函数的参数包括两个轮廓、比较方法等，其中比较方法之一是`CV_CONTOURS_MATCH_I1`，它使用最小最大距离来计算相似度。函数的返回值越小，表示两个轮廓越相似。以下是一个示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读取两个图像
    Mat img1 = imread("img1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat img2 = imread("img2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 提取轮廓
    vector<vector<Point>> contours1, contours2;
    findContours(img1, contours1, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    findContours(img2, contours2, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 计算相似度
    double similarity = matchShapes(contours1[0], contours2[0], CV_CONTOURS_MATCH_I1, 0);

    // 输出相似度
    cout << "Similarity: " << similarity << endl;

    return 0;
}

在这个示例代码中，我们首先读取了两个灰度图像，并提取了它们的轮廓。然后，我们使用`matchShapes`函数计算两个轮廓之间的相似度，并将结果输出到控制台。请注意，我们在这里只使用了每个图像的第一个轮廓。如果需要计算多个轮廓之间的相似度，则可以在循环中使用`matchShapes`函数。