opencv图像轮廓匹配只有少量像素的物体c++代码实现

以下是使用OpenCV进行图像轮廓匹配的C++代码实现，适用于只有少量像素的物体：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取模板图像
    Mat templateImg = imread("template.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (templateImg.empty())
    {
        cout << "无法读取模板图像！" << endl;
        return -1;
    }

    // 读取目标图像
    Mat targetImg = imread("target.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (targetImg.empty())
    {
        cout << "无法读取目标图像！" << endl;
        return -1;
    }

    // 提取模板图像和目标图像的轮廓
    vector<vector<Point>> templateContours, targetContours;
    vector<Vec4i> templateHierarchy, targetHierarchy;
    findContours(templateImg, templateContours, templateHierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    findContours(targetImg, targetContours, targetHierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 对每个目标图像的轮廓进行匹配
    for (int i = 0; i < targetContours.size(); i++)
    {
        double minMatchValue = DBL_MAX; // 最小匹配值
        int minMatchIndex = -1; // 最小匹配值对应的模板轮廓索引

        // 对每个模板图像的轮廓进行匹配
        for (int j = 0; j < templateContours.size(); j++)
        {
            double matchValue = matchShapes(targetContours[i], templateContours[j], CONTOURS_MATCH_I1, 0); // 计算匹配值
            if (matchValue < minMatchValue)
            {
                minMatchValue = matchValue;
                minMatchIndex = j;
            }
        }

        // 输出匹配结果
        cout << "目标轮廓 " << i << " 最小匹配值为 " << minMatchValue << "，对应模板轮廓索引为 " << minMatchIndex << endl;
    }

    return 0;
}

这段代码使用了OpenCV中的`findContours`函数来提取图像轮廓，使用了`matchShapes`函数来计算轮廓匹配值。对于每个目标轮廓，通过计算其与所有模板轮廓的匹配值，选取最小匹配值对应的模板轮廓作为匹配结果。由于只有少量像素的物体，使用默认的轮廓逼近方法`CHAIN_APPROX_SIMPLE`即可。