如何使用OpenCV matchShapes检查两个轮廓是否匹配？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

文章/答案/技术大牛

发布

如何使用 Python 检查两个列表是否反向相等？

在 Python 中使用列表时，在某些情况下，您可能需要比较两个列表是否反向相等。这意味着一个列表中的元素与另一个列表中的元素相同，但顺序相反。...在 Python 中，我们可以使用反转和比较列表、使用 zip（）函数、将列表转换为字符串等方法检查两个列表是否反向相等。在本文中，我们将了解这些方法，并借助各种示例检查两个列表是否反向相等。...该函数反转 list1 并检查它是否等于 list2。由于反转列表等于 list2，因此输出为 True。...在 zip（）函数中，我们使用 reversed（list1）将 list2 中的每个元素与 list2 的反向版本中的相应元素配对。all（）函数用于检查是否所有元素对相等。...Python 中使用不同的方式检查两个列表是否反向相等。

1K2 0

【从零学习OpenCV 4】图像矩的计算与应用

为了了解函数的使用方法，在代码清单7-31中给出了计算图像Hu的示例程序，程序的部分运行结果如图7-25所示。...OpenCV 4提供了利用Hu矩进行轮廓匹配的matchShapes()函数，该函数的函数原型在代码清单7-32中给出。...函数第三个参数是两个轮廓Hu矩匹配的计算方法标志，可以选择的参数和每种方法相似性计算公式在表7-6给出。函数最后一个参数在目前的OpenCV 4版本中没有意义，可以将参数设置为0。...通过对两张图像提取轮廓并计算每个轮廓的Hu矩，之后寻找原图像和模板图像中Hu矩最相似的两个轮廓，并在原图像中绘制出相似轮廓，程序运行结果在图7-26给出。...代码清单7-33 myMatchShapes.cpp基于Hu矩的轮廓匹配 #include opencv2/opencv.hpp> #include #include <vector

1.8K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

OpenCV 轮廓 —— 轮廓匹配

一个跟轮廓相关的最常用到的功能是如何匹配多条轮廓。我们或许需要比较两条计算好的轮廓，或者比较一条轮廓和一个抽象模板。这两种情况都会在本文讨论。...Hu矩进行匹配我们想要使用Hu矩比较两个物体，并判定它们是否相似。...为了使比较过程变得简单，OpenCV的函数cv2.matchShapes 允许我们简单提供两个物体，然后计算它们的矩，并根据我们提供的标准进行比较。...cv2.matchShapes 该函数比较两个形状，所有三个实现的方法都使用 Hu 不变量。...官方文档函数使用 cv2.matchShapes( contour1, # 第一个轮廓或灰度图像。 contour2, # 第二轮廓或灰度图像。

3.9K3 0

14: 轮廓特征

轮廓周长 perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) # 585.7Copy to clipboardErrorCopied 参数2表示轮廓是否封闭，显然我们的轮廓是封闭的...cv2.matchShapes()可以检测两个形状之间的相似度，返回值越小，越相似。...其中，参数3是匹配方法，详情可参考：ShapeMatchModes，参数4是OpenCV的预留参数，暂时没有实现，可以不用理会。...（选做）用形状匹配比较两个字母或数字（这相当于很简单的一个OCR噢）。...cv2.matchShapes()进行形状匹配。

9951 1

OpenCV 入门教程：轮廓特征和轮廓匹配

在本文中，我们将以轮廓特征和轮廓匹配为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行轮廓处理的基本步骤和实例。...然后，使用 matchShapes 函数计算轮廓之间的相似度。 CONTOURS_MATCH_I1 参数表示使用 I1 方法进行轮廓匹配。...三、示例应用现在，我们来看一些常见的示例应用，演示轮廓特征和轮廓匹配的操作： 3.1 目标识别使用轮廓特征和轮廓匹配可以实现目标识别，通过比较轮廓特征的相似度，判断是否存在目标对象。...这个示例将加载参考轮廓图像和目标图像，并通过边缘检测和轮廓匹配判断目标是否存在。 3.2 形状分析使用轮廓特征可以进行形状分析，比如判断轮廓的形状类别或测量形状的尺寸。...总结通过本文的介绍，你已经了解了使用 OpenCV 进行轮廓特征提取和轮廓匹配的基本步骤。

5.2K1 0

opencv(4.5.3)-python(二十一)--轮廓更多功能

凸性缺陷以及如何找到它们。 2. 寻找从一个点到一个多边形的最短距离 3. 匹配不同的形状理论和代码 1. 凸性缺陷我们在关于轮廓的内容中看到了什么是凸面体。...OpenCV提供了一个现成的函数来寻找这个缺陷，即cv.convexityDefects()。一个基本的函数调用看起来如下。...例如，我们可以检查点（50,50），如下所示。...匹配形状 OpenCV有一个函数cv.matchShapes()，它使我们能够比较两个形状，或两个轮廓，并返回一个显示相似度的指标。结果越低，说明它的匹配度越高。它是根据hu-moment值来计算的。...轮廓线的边缘用白色标记。所以问题很简单。写一段代码来创建这样的距离表示。 2. 用cv.matchShapes()比较数字或字母的图像。( 这将是走向OCR的一个简单步骤)

3672 0

学习|OpenCV匹配相似轮廓

其实查找相似的东西用机器学习训练的方式处理应该是最好的，今天做的这个小练习主要是针对OpenCV的matchShapes函数的练习，正好把OpenCV的几个函数综合运用一下。实现效果 ?...从图上我们可以看出来，通过鼠标点击找到我们要实现的轮廓，然后通过匹配轮廓把找到的轮廓在左边的图中都画出来，其中是我们点击的轮廓就红色填充，匹配的相似轮廓用的蓝色填充，就是实现的一个这样简单的效果。...综合练习知识点 # 实现的方式及用到的学习函数 1 通过点击鼠标来选中需要匹配的轮廓，所以用到了setMouseCallback函数 2 基本图像操作，灰度图，高斯模糊，形态学梯度操作 3 查找轮廓findContours...，获取鼠标点击的轮廓pointPolygonTest 4 轮廓匹配matchShapes 代码实现 ?...//匹配阈值 double threshdouble = 0.3; //获取图像轮廓 vector> getContours(Mat src); //

2.5K1 0

【python opencv】轮廓更多属性

凸性缺陷我们看到了关于轮廓的第二章的凸包。从这个凸包上的任何偏差都可以被认为是凸性缺陷。 OpenCV有一个函数来找到这个,cv.convexityDefects()。...点多边形测试这个函数找出图像中一点到轮廓线的最短距离。它返回的距离，点在轮廓线外时为负，点在轮廓线内时为正，点在轮廓线上时为零。...例如，我们可以检查点(50,50)如下: dist = cv.pointPolygonTest(cnt,(50,50),True) 在函数中，第三个参数是measureDist。...形状匹配 OpenCV附带一个函数cv.matchShapes()，该函数使我们能够比较两个形状或两个轮廓，并返回一个显示相似性的度量。结果越低，匹配越好。它是根据矩值计算出来的。...这些值可以使用cpu.HuMoments()函数找到。对轮廓的这些属性暂时不是很感兴趣，就直接摘抄下来了。

7012 0

一篇文章就梳理清楚了 Python OpenCV 的知识体系

模块安装完毕，需要重点测试 OpenCV 是否安装成功，可通过 Python 查询安装版本。 2. OpenCV 模块简介先从全局上掌握 OpenCV 都由哪些模块组成。...OpenCV 界面事件操作之鼠标与滑动条第一个要掌握的函数是鼠标操作消息回调函数，cv2.setMouseCallback() ，滑动条涉及两个函数，分别是：cv2.createTrackbar() ...模板匹配模板匹配是在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配（相似）部分的技术。...轮廓查找与绘制核心要理解到在 OpenCV 中，查找轮廓就像在黑色背景中找白色物体。...pointPolygonTest()；形状匹配 cv2.matchShapes()。

1.8K3 0

opencv 9 -- 轮廓其他操作

1 凸缺陷对象上的任何凹陷都被成为凸缺陷 OpenCV 中有一个函数 cv.convexityDefect() 可以帮助我们找到凸缺陷。...hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints = False) defects = cv2.convexityDefects(cnt,hull) 注意:如果要查找凸缺陷，在使用函数...如果是 False，只会判断这个点与轮廓之间的位置关系(返回值为 +1，-1，0) 注意:如果你不需要知道具体距离，建议你将第三个参数设为 False，这样速度会提高 2 到 3 倍 3 形状匹配...函数 cv2.matchShape() 可以帮我们比较两个形状或轮廓的相似度。...cnt1 = contours[0] contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh2,2,1) cnt2 = contours[0] ret = cv2.matchShapes

9492 0

OpenCV手势识别方案--基于米尔全志T527开发板

本文将介绍基于米尔电子MYD-LT527开发板（米尔基于全志T527开发板）的OpenCV手势识别方案测试。...使用OpenCV的VideoCapture类可以捕获视频流，或者使用imread函数加载图像。2.图像预处理：对图像进行预处理，以提高特征提取的准确性。...滤波：使用滤波器去除图像中的噪声。边缘检测：使用边缘检测算法提取图像中的边缘信息。二值化：将灰度图像转换为二值图像，将像素值分为黑色和白色。形态学处理：使用形态学操作增强手势轮廓。...形状特征：提取手部轮廓、面积、周长、质心等形状特征。纹理特征：提取手部皮肤纹理、皱纹等纹理特征。运动轨迹特征：提取手部运动轨迹、速度、加速度等运动轨迹特征。...(x,cnt1,1,0.0))ret.append(cv2.matchShapes(x,cnt2,1,0.0))ret.append(cv2.matchShapes(x,cnt3,1,0.0))max_index

1561 0

形状匹配

=contours2[0] cnt3=contours3[0] ret0=cv2.matchShapes(cnt1,cnt1,1,0.0) ret1=cv2.matchShapes(cnt1,cnt2,1,0.0...) ret2=cv2.matchShapes(cnt1,cnt3,1,0.0) print("相同图像的matchShape=",ret0) print("相似图像的matchShape=",ret1)...相同图像的matchShape= 0.0 相似图像的matchShape= 0.19863853606386983 不相似图像的matchShape= 0.11567279132076783 算法：形状匹配是通过...对于图像A，图像B： retval=cv2.matchShapes(contour1, contour2, method, parameter) contour1表示第1个轮廓或灰度图像 contour2...表示第2个轮廓或灰度图像 method表示比较两个图像的Hu矩的方法 parameter表示应用于method的特定参数

1.4K1 0

精通 Python OpenCV4：第二部分

该脚本中的关键函数是cv2.cvtColor()（我们已经提到过）和cv2.inRange()，它检查一个数组中包含的元素是否位于其他两个数组的元素之间（下边界数组和上边界数组））。...要检查安装是否正确执行，只需打开 Python shell 并尝试按以下方式导入scikit-image库： python import skimage 安装 SciPy 要安装 SciPy，请使用以下命令...匹配轮廓胡矩不变量可用于对象匹配和识别。在本节中，我们将了解如何基于胡矩不变性来匹配轮廓。 OpenCV 提供cv2.matchShapes()，可以使用三种比较方法来比较两个轮廓。...在feature_matching.py脚本中，我们将使用 BF 匹配器来查看如何匹配检测到的特征。...您还可以看到图像中检测到两个鼻子，并且只有一个胡须覆盖。这是因为执行基本检查是为了知道所检测到的鼻子是否有效。

2.5K1 0

如何使用Holehe检查你的邮箱是否在各种网站上注册过

关于Holehe Holehe是一款针对用户邮箱安全的检测和评估工具，该工具可以通过多种方式来帮助我们检查自己的邮箱是否在各种网站上注册过。...当前版本的Holehe支持检查类似Twitter、Instagram和Imgur等多达120个网站服务，并能够以高效的形式检查邮箱账户安全。.../holehe.git 然后切换到项目目录中，并运行工具安装脚本即可： cd holehe/ python3 setup.py install 工具使用该工具支持直接以CLI命令行工具的形式使用...，或嵌入到现有的Python应用程序中使用。...； exists : 判断目标邮件账户是否注册了相应的网络服务； emailrecovery : 有时会返回部分模糊处理的恢复邮件； phoneNumber : 有时会返回部分混淆的恢复电话号码； others

1.2K4 0

OpenCV 轮廓检测

函数cv::pointPolygonTest计算一个点是否在轮廓内，cv::matchShapes测量了2两个轮廓的相似程度等等。这里就不一一介绍了。...mode表示轮廓的检索模式 CV_RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 CV_RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系 CV_RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息...具体参考contours.c这个demo method为轮廓的近似办法 CV_CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），..._L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法 offset表示代表轮廓点的偏移量，可以设置为任意值。...函数对该多边形曲线做适当近似 contourArea函数可以得到当前轮廓包含区域的大小，方便轮廓的筛选 findContours经常与drawContours配合使用，用来将轮廓绘制出来。

1.1K2 0

如何检查 Linux 内存使用量是否耗尽?这5个命令堪称绝了！

如果系统的内存使用量过高，可能会导致性能下降、应用程序崩溃或者系统崩溃。因此，了解如何检查 Linux 内存使用量是否耗尽是非常重要的。...下面是一些常用的方法，可以帮助您检查 Linux 内存使用量是否耗尽。1. 使用 free 命令free 命令是一个用于查看系统内存使用情况的工具。...使用 top 命令top 命令是一个用于实时监控系统资源使用情况的工具，包括内存。可以使用以下命令运行 top 命令：top图片在 top 命令界面中，可以看到系统当前的内存使用情况。...关注以下几个字段：%MEM：表示进程使用的物理内存占比。VIRT：表示进程使用的虚拟内存大小。RES：表示进程使用的实际物理内存大小。...结论以上是几种常用的方法，可以帮助您检查 Linux 系统的内存使用量是否耗尽。

3.5K0 0

dotnet C# 如何使用 MemoryFailPoint 检查是否有足够的内存资源来执行操作

为了避免这些异常，您可以使用 MemoryFailPoint 类型来检查是否有足够的内存资源来执行操作。在 .NET 7 中，MemoryFailPoint 类型仍然可用。...以下是一个示例，演示如何确定方法在执行时所需的内存量： try { // 估算出业务逻辑需要多大的内存 // Determine the amount of memory needed...MemoryFailPoint 可以在执行一个操作之前检查是否有足够的内存资源。...这样可以避免占用过多的内存资源，并且允许其他线程或进程使用这些资源。 MemoryFailPoint 只能检查托管堆上的可用内存资源，不能检查非托管堆或其他进程占用的内存资源。...推荐使用 MemoryFailPoint 场景是：当应用程序需要分配大量的托管内存（例如，处理大型文件、图像或数据集）时，可以使用 MemoryFailPoint 来检查是否有足够的内存资源，避免出现

1.5K3 0

基于OpenCV的车辆变道检测

本期教程我们将和小伙伴们一起研究如何使用计算机视觉和图像处理技术来检测汽车在行驶中时汽车是否在改变车道！...only the thresholded colors mask = cv2.inRange(hsv, lower_limit, upper_limit) 3.2腐蚀与膨胀腐蚀和膨胀是图像处理中常使用的两个基本形态学操作...边缘检测诸如canny边缘检测器之类的算法用于查找将图像中的边缘像素，但是由于我们无法融合某些点和边缘，因此它无法找到实际对象，在这里我们可以使用OpenCV中的cv2.findContours（）实现轮廓的查找...找到轮廓后的另一个重要任务是匹配它们。轮廓匹配意味着我们有两个单独的计算轮廓相互比较，或者轮廓与抽象模板相比较。...中心矩我们可以通过计算轮廓矩来比较两个轮廓。“中心矩是通过将轮廓的所有像素相加而得出的轮廓的总体特征。” ?

1.4K1 0

基于OpenCV的车辆变道检测

本期教程我们将和小伙伴们一起研究如何使用计算机视觉和图像处理技术来检测汽车在行驶中时汽车是否在改变车道！...only the thresholded colors mask = cv2.inRange(hsv, lower_limit, upper_limit) 3.2腐蚀与膨胀腐蚀和膨胀是图像处理中常使用的两个基本形态学操作...边缘检测诸如canny边缘检测器之类的算法用于查找将图像中的边缘像素，但是由于我们无法融合某些点和边缘，因此它无法找到实际对象，在这里我们可以使用OpenCV中的cv2.findContours（）实现轮廓的查找...找到轮廓后的另一个重要任务是匹配它们。轮廓匹配意味着我们有两个单独的计算轮廓相互比较，或者轮廓与抽象模板相比较。...中心矩我们可以通过计算轮廓矩来比较两个轮廓。“中心矩是通过将轮廓的所有像素相加而得出的轮廓的总体特征。” ?

1.3K1 0

基于OpenCV的数字识别系统

将图像设置为阈值后，可以使用OpenCV的findContours方法查找图像中连接了白色像素部分的区域。绘制轮廓后，便可以裁剪出这些区域并确定它们是否可能是数字以及它是什么数字。...4.使轮廓与某些长宽比匹配。LCD显示屏中的十个数字中有九个数字的长宽比类似于下面的蓝色框高光之一。该规则的例外是数字“ 1”，其长宽比略有不同。通过使用一些样本轮廓，我将0–9！...它将使用这些比率和+/-缓冲区来确定轮廓是否是我们想要的东西，并收集这些轮廓。 5.对潜在数字应用一组附加规则，在这里我们将确定轮廓边界是否偏离所有其他潜在数字的平均高度或垂直位置。...蓝色矩形显示我们的数字/十进制，红色被忽略预测有两个等高线轮廓，一个带潜在位数，一个带潜在小数位，我们可以使用这些轮廓边界裁剪图像，并将其输入经过训练的系统中以预测其值。...结论这是否是任何人实际上都会使用的功能尚待确定，但这在实现某些机器学习概念和使用OpenCV方面是一个有趣的练习。到目前为止，在我们的测试中，应用程序最大的问题是泵显示屏上的眩光。

4190 0

点击加载更多

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭