利用contours_match_i1写一个图片识别代码

A：下面是一个简单的图片识别代码，它使用contours_match_i1函数从输入图像中识别目标对象：

import cv2

# 读取输入图像和目标对象图像
input_image = cv2.imread('input_image.png')
target_image = cv2.imread('target_image.png')

# 转换为灰度图像
input_gray = cv2.cvtColor(input_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
target_gray = cv2.cvtColor(target_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 提取目标对象的轮廓
_, target_contours, _ = cv2.findContours(target_gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 在输入图像中寻找目标对象
result = cv2.matchShapes(input_gray, target_contours, cv2.CONTOURS_MATCH_I1, 0)

# 如果相似度超过阈值，则认为在输入图像中找到了目标对象
if result < 0.1:
    print("匹配成功！")

在这个代码中，我们首先读取了输入图像和目标对象图像，并将它们转换为灰度图像。我们然后使用findContours函数从目标对象图像中提取轮廓，并将它存储在target_contours变量中。接下来，我们使用contours_match_i1函数在输入图像中查找目标对象，将相似度的结果存储在result变量中。最后，我们比较相似度的结果是否超过了阈值，并输出相应的信息。