MATLAB实现的物体识别：基于轮廓匹配与欧氏距离

"基于Matlab的轮廓匹配物体识别系统，利用模式识别技术，结合几何HU不变矩和图像预处理，通过计算欧氏距离进行物体识别匹配。" 在物体图像识别领域，模式识别是核心技术之一，它涉及从大量的图像数据中自动识别并评估形状、模式、数字、曲线等元素。这一过程通常包括数据采集、特征提取、匹配和决策等多个步骤。图形匹配作为图像识别的重要分支，主要关注如何通过特定的算法比较和匹配不同的图形。 本设计采用MATLAB作为开发工具，MATLAB是一款强大的数值计算和可视化软件，特别适合进行图像处理和模式识别的实验与开发。在物体识别系统中，几何HU不变矩起着关键作用。HU不变矩是一种用于描述图形形状的数学特性，它们在旋转、缩放和平移等几何变换下保持不变，因此非常适合用于比较不同图像的形状相似性。 首先，系统会对输入的图像进行预处理，这可能包括去噪、二值化、边缘检测等步骤，以突出图像中的轮廓信息。然后，系统提取这些轮廓的几何HU不变矩，这些不变矩作为特征向量，能够简洁地表示图像的形状特性。 接下来，系统会计算不同图像的HU不变矩之间的欧氏距离。欧氏距离是一种衡量两个点之间距离的标准方式，在这里用来量化两个图像的HU特征向量之间的差异。较小的欧氏距离意味着图像间的形状更接近，因此更有可能是同一物体。 通过比较所有图像的欧氏距离，系统可以确定哪两个图像的形状最相似，从而实现物体的识别和匹配。计算机模拟的结果验证了这种方法的有效性和实用性，证明了使用MATLAB进行轮廓匹配物体识别是一种可行的技术手段。 关键词：几何HU不变矩、欧氏距离、MATLAB、轮廓特征、物体识别系统 本设计的作者Wu Zeyuan在电子与电气工程学院的指导下，展示了如何将理论知识应用于实际问题，为物体识别提供了一种新的解决方案。通过这种技术，未来可能在自动化监控、工业检测、智能交通等领域有广泛的应用前景。