cv2.matchShapes是如何比较相似度的

cv2.matchShapes函数用于比较两个形状的相似度。它基于 Hu 矩来计算形状的不变性矩，然后使用 Hu 矩之间的距离来衡量形状的相似度。

Hu 矩是一组用于描述图像形状的统计特征。它们在旋转、缩放和平移等变换下具有不变性，因此非常适合用于形状匹配和比较。

cv2.matchShapes函数接受三个参数：contour1、contour2和method。contour1和contour2分别是两个输入形状的轮廓，而method是用于计算相似度的方法。

常见的 method 参数取值有：
- cv2.CONTOURS_MATCH_I1：基于 I1 范数的方法。
- cv2.CONTOURS_MATCH_I2：基于 I2 范数的方法。
- cv2.CONTOURS_MATCH_I3：基于 I3 范数的方法。

该函数返回一个表示形状相似度的浮点数值。数值越小表示形状越相似，为0表示完全匹配。

需要注意的是，cv2.matchShapes函数要求输入的两个轮廓具有相同的维度和类型。因此，在使用之前需要确保轮廓的维度和类型一致。

相关问题

Cv2.Matchshapes和Cv2.Matchtemplate的区别

`Cv2.MatchShapes` 和 `Cv2.MatchTemplate` 是OpenCV库中的两个不同的函数，用于不同的图像处理任务。

1. `Cv2.MatchShapes`:
- 功能：用于计算两个轮廓之间的形状相似度。
- 参数：接受两个轮廓作为输入，并返回一个表示相似度的浮点数。
- 用途：常用于形状识别、轮廓匹配等任务。

2. `Cv2.MatchTemplate`:
- 功能：用于在图像中搜索给定模板的匹配位置。
- 参数：接受一个输入图像和一个模板图像作为输入，并返回一个结果图像，其中每个像素表示对应位置的匹配程度。
- 用途：通常在图像中查找特定对象、模式或形状的位置。

总结：
- `Cv2.MatchShapes` 用于比较两个轮廓之间的形状相似度。
- `Cv2.MatchTemplate` 用于在图像中搜索给定模板的匹配位置。

这两个函数在功能和用途上有明显的区别，因此在具体的应用场景中需要根据任务需求选择合适的函数。

cv2.matchshapes的参数

cv2.matchShapes() 是 OpenCV 中用于计算两个形状之间的相似度的函数。它采用以下参数：

- `contour1`：第一个轮廓，numpy 数组类型
- `contour2`：第二个轮廓，numpy 数组类型
- `method`：计算相似度的方法，可以是以下值之一：
- `cv2.CONTOURS_MATCH_I1`：使用第一种方法计算相似度
- `cv2.CONTOURS_MATCH_I2`：使用第二种方法计算相似度
- `cv2.CONTOURS_MATCH_I3`：使用第三种方法计算相似度
- `parameter`：方法的参数，可以设为0

示例代码：

import cv2

# 读取两个形状
img1 = cv2.imread('shape1.png', 0)
img2 = cv2.imread('shape2.png', 0)

# 寻找轮廓
_, contours1, _ = cv2.findContours(img1, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
_, contours2, _ = cv2.findContours(img2, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 计算相似度
match = cv2.matchShapes(contours1[0], contours2[0], cv2.CONTOURS_MATCH_I2, 0.0)

print(match)

在上面的示例中，我们使用了第二种方法 `cv2.CONTOURS_MATCH_I2` 来计算相似度。`parameter` 参数被设置为 0。函数将返回形状之间的距离，距离越小表示形状越相似。