在opencv中,计算两个区域的最小最大距离
时间: 2024-03-01 14:55:31 浏览: 68
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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