opencv图像匹配cv2.matchShapes()函数实现数字0～9识别 代码

OpenCV库中的`cv2.matchShapes()`函数主要用于形状匹配，通常用于模板匹配任务中，但它并不是直接用于数字识别，特别是0-9的手写数字识别。对于手写数字识别，一般会采用更复杂的机器学习方法，如卷积神经网络（CNN）结合MNIST数据集。

然而，如果你需要使用传统的方法，并且将形状描述符作为特征，例如SIFT、SURF或ORB，可以先提取模板图像和待识别图像的特征点，然后计算它们的形状描述符。`matchShapes()`可以比较这两个描述符之间的相似度。

下面是一个简单的示例，展示如何使用`matchShapes()`进行模板匹配：

import cv2
import numpy as np

# 假设我们有模板图片template和候选图片candidate
template = cv2.imread('template.jpg', 0)
candidate = cv2.imread('candidate.jpg', 0)

# 提取特征，这里假设使用SIFT
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
keypoints_template, descriptors_template = sift.detectAndCompute(template, None)
keypoints_candidate, descriptors_candidate = sift.detectAndCompute(candidate, None)

# 使用FLANN匹配器寻找最相似的关键点对
flann_index = cv2.FlannBasedMatcher_create()
matches = flann_index.knnMatch(descriptors_template, descriptors_candidate, k=2)

# 滤除低质量的匹配
good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.7 * n.distance:
        good_matches.append(m)

if len(good_matches) > threshold:  # 设置阈值
    # 计算匹配形状
    match_descriptors = [descriptors_template[m.queryIdx] for m in good_matches]
    match_descriptors = np.stack(match_descriptors)
    
    shape_ratio = cv2.matchShapes(match_descriptors, descriptors_candidate[good_matches[:, 0].astype(int)], method=cv2.CONTOURS_MATCH_I1, normType=cv2.NORM_L2)
    
    if shape_ratio < your_threshold:  # 根据匹配度判断是否匹配
        print("Match found with shape ratio:", shape_ratio)
else:
    print("No match found")