shape context 形状匹配python代码

Shape Context是一种用于描述形状特性的技术，在计算机视觉中常用于形状匹配和物体识别。在Python中，我们可以利用开源库如Scikit-image（skimage）来进行Shape Context计算。

以下是一个简单的Shape Context计算的Python代码示例：

from skimage.feature import shape_context
import numpy as np

# 假设我们有两个二值图像，代表两个形状
img1 = np.array([...])  # 图像1
img2 = np.array([...])  # 图像2

# 将图像转换为灰度并二值化
gray_img1 = img1
gray_img2 = img2

# 计算每个图像的Shape Context特征
sc1 = shape_context(gray_img1, scale=8, epsilon=1)  # 可调整scale和epsilon参数
sc2 = shape_context(gray_img2, scale=8, epsilon=1)

# 对比两个Shape Context特征
similarity = np.dot(sc1, sc2.T)  # 或者使用其他相似度度量函数

# 如果需要找到最相似的部分，可以使用比如Kuhn-Munkres算法（KMP）寻找最大匹配
# similarity_matrix = np.zeros_like(sc1)
# munkres.matching(similarity_matrix, sc1, sc2)

print("Shape Context Similarity: ", similarity)

请注意，实际应用中可能还需要对图像预处理、参数调整以及结果后处理等步骤。此外，Shape Context并不是直接用于形状匹配的，而是作为特征的一部分，通常结合其他方法如DBSCAN或轮廓匹配一起使用。