opencv特征提取和匹配 opencv如何检测特定形状的物体？

opencv如何检测特定形状的物体？您的想法是将现有图像的特征点与样本图像进行匹配，然后判断钩子上的特征点是否匹配。如果是的话，它就是有钩子的图像，如果不是，它就是没有钩子的图像。在我看来，你没有删除

opencv如何检测特定形状的物体？

您的想法是将现有图像的特征点与样本图像进行匹配，然后判断钩子上的特征点是否匹配。如果是的话，它就是有钩子的图像，如果不是，它就是没有钩子的图像。在我看来，你没有删除错误的匹配点可能是错误的。您应该删除错误的匹配点并再次分析它们。

如何利用OPENCV的matchShapes进行轮廓匹配？

目前，轮廓匹配的研究也在进行中。轮廓匹配的前提是提取轮廓上的特征点并计算特征信息，然后根据特征信息进行匹配。提取特征点的算法很多，如sift和surf等，都是在OpenCV中实现的。然后采用鲁棒匹配算法进行匹配。目前，我正在读一篇论文“基于曲率特征的轮廓匹配算法”。匹配算法相对简单。第一步是通过多边形逼近轮廓提取轮廓上的有效点；第二步是计算轮廓上有效点的曲率；第三步是比较两个轮廓曲率集的Hausdorff距离。本文采用一种简化的方法计算Hausdorff距离法。

如何使用opencv实现图像匹配？

OpenCV中已经实现了一些匹配的库。通常先找到特征点，然后进行匹配。一般有Harris（opencv中的函数：corner Harris）、fast（opencv中的函数：fast feature detector）等方法来寻找特征点，surf和sift是主要的匹配方法。您可以参考opencv用户手册来学习如何调用。同时，opencv也有一些例子可供参考。