opencv不规则图像轮廓匹配并截取c++代码实现

下面是一个示例代码，用于匹配并截取两个不规则图像的轮廓。这里使用了 OpenCV 库。

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取原始图像
    Mat src1 = imread("image1.png");
    Mat src2 = imread("image2.png");

    // 转换为灰度图像
    Mat gray1, gray2;
    cvtColor(src1, gray1, COLOR_BGR2GRAY);
    cvtColor(src2, gray2, COLOR_BGR2GRAY);

    // 二值化处理
    Mat bin1, bin2;
    threshold(gray1, bin1, 128, 255, THRESH_BINARY);
    threshold(gray2, bin2, 128, 255, THRESH_BINARY);

    // 查找轮廓
    vector<vector<Point>> contours1, contours2;
    vector<Vec4i> hierarchy1, hierarchy2;
    findContours(bin1, contours1, hierarchy1, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    findContours(bin2, contours2, hierarchy2, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 匹配轮廓
    Mat match_result;
    drawContours(match_result, contours1, -1, Scalar(255, 0, 0), 1);
    drawContours(match_result, contours2, -1, Scalar(0, 255, 0), 1);

    for (int i = 0; i < contours1.size(); i++) {
        for (int j = 0; j < contours2.size(); j++) {
            double match = matchShapes(contours1[i], contours2[j], CONTOURS_MATCH_I2, 0);
            if (match < 0.1) {
                // 截取匹配的轮廓
                Rect rect = boundingRect(contours2[j]);
                Mat roi = src2(rect);

                // 在原始图像上绘制截取结果
                drawContours(src1, contours1, i, Scalar(0, 0, 255), 2);
                rectangle(src1, rect, Scalar(0, 255, 0), 2);

                // 显示结果
                imshow("Match result", match_result);
                imshow("Result", src1);
                waitKey();

                return 0;
            }
        }
    }

    cout << "No match found!" << endl;
    return -1;
}

在这段代码中，我们首先读取了两个原始图像，并将它们转换为灰度图像进行后续处理。然后，我们使用 `findContours` 函数查找图像中的轮廓，并使用 `drawContours` 函数绘制轮廓。接下来，我们使用 `matchShapes` 函数对两个图像中的轮廓进行匹配，如果匹配度小于阈值，则截取匹配的轮廓并在原始图像上绘制结果。最后，我们使用 `imshow` 函数将结果显示出来。

需要注意的是，这里的匹配方式是使用 `matchShapes` 函数对轮廓进行匹配，如果需要更精确的匹配结果，可以考虑使用其他匹配算法，如基于特征点的匹配算法。