在opencv中,计算两个区域的最小最大距离

时间: 2024-03-01 12:55:31 浏览: 56
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基于opencv找到最大连通区域函数

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。
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