pythonopencv图像轮廓相似度识别

在Python中，可以使用OpenCV库来进行图像轮廓的相似度识别。一种方法是使用matchTemplate函数，它可以通过比较模板图像和待匹配图像的相关性来确定它们之间的相似度。首先，需要将图像转换成灰度图像，然后使用matchTemplate函数进行匹配。匹配结果的值越大，表示相似度越高。可以使用minMaxLoc函数获取最大匹配值和对应的位置。最后，可以使用rectangle函数在原始图像上绘制一个红色的矩形框来标记匹配到的区域。

另一种方法是使用matchShapes函数，它可以计算两个形状或轮廓之间的相似度。该函数使用Hu矩来进行计算，返回值越小表示匹配越好。可以使用findContours函数找到图像的轮廓，然后使用matchShapes函数进行匹配。

需要注意的是，Numpy库和OpenCV库在坐标表示上有一些差异。Numpy使用(row, column)的形式，而OpenCV使用(x, y)的形式。因此，这两个结果可以互相转换。

综上所述，在Python中可以使用OpenCV库的函数来实现图像轮廓的相似度识别。具体的代码实现可以参考上述的引用内容。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [OpenCV图像相似度检测，Python实现](https://blog.csdn.net/zhangphil/article/details/106195651)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [[OpenCV-Python] OpenCV 中的图像处理 部分 IV (四）](https://blog.csdn.net/weixin_30256901/article/details/97967516)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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