# OpenCV Python matchShapes用法
## 介绍
在计算机视觉领域，图像匹配是一项重要的任务。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了一系列用于图像匹配的函数。其中之一是`matchShapes`函数，它用于比较两个形状的相似性。
本文将教你如何使用OpenCV中的`matchShapes`函数，以及一些相关的概念和技巧。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个
原创
2024-02-12 09:31:35
646阅读
目标在本章中， - 我们将了解”Harris Corner Detection”背后的概念。 - 我们将看到以下函数：cv.cornerHarris(),cv.cornerSubPix()理论Harris创建了一个分数，基本上是一个等式，它将确定一个窗口是否可以包含一个角。其中： 因此，这些特征值的值决定了区域是拐角，边缘还是平坦。 当|R|较小，这在λ1和λ2 较小时发生，该区域平坦。 当R&l
转载
2024-05-31 22:25:39
39阅读
文字绘制主要包括编码转换（主要是中文）、字形解析（点线或image）和实际渲染三个步骤。在这个过程中，字形解析和实际渲染均是耗时步骤。Skia对文字解析的结果做了一套缓存机制。在中文字较多，使用多种字体，绘制的样式（粗/斜体）有变化时，这个缓存会变得很大，因此Skia文字缓存做了内存上的限制。1、SkPaint文字绘制与SkPaint的属性相关很大，先回头看下SkPaint相关的属性class S
数据结构PTA7.2——括号匹配1.编译运行需求请编写程序判断一个包含“（”和“）”的括号序列是否匹配。如匹配则输出Match；如不匹配，计算出使该序列变为匹配序列所需添加的最少括号数目（只允许在该序列开始和结尾处添加括号），并输出经添加最少括号后得到的合法匹配序列。输入格式输入为一个字符串，包含不超过100000个括号。输出格式若输入的括号序列匹配，则输出Match。若不匹配，则输出分为2行，第
转载
2024-10-17 09:56:25
11阅读
学习心得： 学习图像处理的过程中，刚开始遇到图像梯度和一些算子的概念，这两者到底是什么关系，又有什么不同，一直困扰着我。后来在看到图像分割这一模块后才恍然大悟，其实图像的梯度可以用一阶导数和二阶偏导数来求解。但是图像以矩阵的形式存储的，不能像数学理论中对直线或者曲线求导一样，对一幅图像的求导相当于对一个平面、曲面求导。对图像的操作，我们采用模板对原图像进行卷积运算，从而达到我们想要的效果。而获
在前端开发中，正则表达式是一大利器。所以我们这次就来讨论下match()方法。 match本身是JavaScript语言中字符串对象的一个方法，该方法的签名是match([string] | [RegExp])它的参数既可以是一个字符串，也可以是一个正则表达式。该方法绝大多数都是要使用正则表达式的，所以参数为string的情况不在本文讨论范围之内。其实参数即使是一个简单的string，其返回
转载
2024-08-05 22:15:47
98阅读
利用Match类和MatchCollection类，可以获得通过一个正则表达式实现的每一个匹配的细节。Match表示一次匹配，而MatchCollection类是一个Match对象的集合，其中的每一个对象都表示了一次成功的匹配。 我们可以使用Regex对象的Match()方法和Matches()方法来检索匹配。1.M
转载
2024-07-15 17:26:45
75阅读
所谓的floodFill 漫水填充就是在一张图片中，和种子点像素相差在[-loDiff,+upDiff]的时候就用newVal来填充这个点。在OpenCV中，漫水填充算法由floodFill函数实现，其作用是用我们指定的颜色从种子点开始填充一个连接域。连通性由像素值的接近程度来衡量。OpenCV2.X有两个C++重写版本的floodFill。int floodFill(InputOutp
转载
2024-06-14 11:37:36
71阅读
图像拼接技术，现在有非常广泛的应用，如小型机器人的单目视觉的视野较为小，使机器人在应用时有一定的局限性，双目视觉能提供更广阔的视野，双目视觉中较为常用的是对左右两个摄像头获取的识图通过拼接来获取更广阔的视野，再如较为热门的VR，Youtube也极大地运用图像拼接的技术。 图像拼接主要分为几个主要的步骤： （1）图像的校正:由于成象器件拍摄姿态和扫描非线性会引起的图象几何失真，由于成像系统本身的
转载
2024-08-28 11:35:53
20阅读
大纲一、漫水填充1. 基本原理2.重点参数介绍及代码第二个参数mask第五个参数rect第八个参数flag 一、漫水填充1. 基本原理漫水填充就是自动选择与所设“种子"相邻的区域，并将其替换成预设的颜色。可以用来标记或者分离图片中某一块相似区域，也可以用来从输入图像中获取掩码区域。2.重点参数介绍及代码OpenCV中漫水填充的函数原型为：int floodFill( InputOutputArr
转载
2024-02-19 22:29:03
119阅读
OpenCV提供了多种基本数据类型。可以在"…/OpenCV/cxcore/include"目录下的cxtypes.h文件中查看其详细定义。CvPoint是一个包含integer类型成员x和y的简单结构体。CvPoint有两个变体类型：CvPoint2D32f和CvPoint3D32f。前者同样有两个成员x，y，但它们是浮点类型；而后者却多了一个浮点类型的成员z。CvSize类型与CvPoint非
1. 前言：Mat类起源 OpenCV作为强大的计算机视觉开源库，很大程度上参考了MatLab的实现细节和风格，比如说，在OpenCV2.x 版本以后，越来越多的函数实现了MatLab具有的功能，甚至干脆连函数名都一模一样（如 imread, imshow,imwriter等）。这一做法，不仅拉近了产品开发与学术研究的距离，并极大程度的提高了开发人员的研发效率，不得不说，Intel公司真的是一个伟
2D 直方图 学习如何绘制 2D 直方图1、 介绍 在前面的部分我们介绍了如何绘制一维直方图，之所以称为一维，是因为只考虑了图像的一个特征：灰度值,但是在 2D 直方图中我们就要考虑两个图像特征。对于彩色图像的直方图通常情况下我们需要考虑每个的颜色（Hue）和饱和度（Saturation）。根据这两个特征绘制 2D 直方图。OpenCV 的官方文档中包含一个创建彩色直方图的例子。本节就是要学习
转载
2024-09-05 12:38:40
46阅读
Imread作为常用的图像读取函数，虽然简单，但是参数的选择非常重要，直接影响到后期处理。同时在调试学习过程中也可以学习到图像处理的知识。0 函数原型(const String& filename,int flags = IMREAD_COLOR); 返回Mat对象； 
转载
2024-09-06 20:56:38
33阅读
1.opencv级联分类器训练opencv官方指南opencv级联分类器训练Tips： 1.opencv_createsamples可以根据需要通过图像处理生成更多正样本。 2.在利用opencv_traincascade进行训练时可适当提高precalcIdxBufSize和precalcValBufSize缓存大小，缓存越大，训练时间越短。 3.weightTrimRate：Specif
入手Mac几天了，想在Mac OS下玩玩OpenCV和keras，间歇捣鼓了两天，终于搞定zsh、OpenCV3.0以及Anaconda。OpenCV3.0刚发布不久，这方面的资料也不是很多，能够查到的一篇配置OpenCV3.0和Python2.7.x的博客Install OpenCV 3.0 and Python 2.7+ on OSX，讲得很细致，我读完一遍后觉得配置得有些繁琐，并且没有Ana
目标学习阅读视频，显示视频和保存视频。学会从摄像机中捕捉并显示出来。您将学习以下功能： cv2.VideoCapture(), cv2.VideoWriter()从摄像机中获取视频通常情况下，我们必须用相机捕捉实时流。OpenCV提供了一个非常简单的接口。让我们从摄像机中获取一个视频(我正在使用我的笔记本电脑内置的网络摄像头)，将它转换成灰度视频并显示出来。只是一个简单的开始任
转载
2024-10-14 19:51:42
208阅读
一、图像处理之平滑处理（cvsmooth）平滑处理（smoothing）也称模糊处理（bluring），是一项简单且使用频率很高的图像处理方法，用途很多，但最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。降低图像分辨率时，平滑处理是非常好用的方法。目前opencv可以提供5中不同的平滑操作方法，所有操作都有cvsmooth函数实现。 1 void cvSmooth( const CvArr* src,
转载
2024-07-15 14:53:07
45阅读
图像的透视变换是指按照物体的成像投影规律进行变换。通过透视变换可以将图像投影到新的成像平面上。图像的透视变换通常用来解决相机的视线与物体所在平面不垂直的问题。 比如，下面这幅图中，如果相机的视线与正方形是垂直的，那么应该是下面这样的成像效果： 但我们相机的视线很多时候与要拍摄的物体平面不垂直，比如下面示意图中的相机与物体平面： 当相机的视线与要拍摄的物体平面不垂直时，就照成了下面这样： 我们可以利
转载
2024-04-19 22:04:27
270阅读
>>>原始图像目录（1）自定义阈值（threshold）（2）自适应阈值（adaptiveThreshold）（3）大津法（OTSU） （4）示例代码：（1）自定义阈值（threshold）阈值处理是指剔除图像内像素值高于一定值或者低于一定值的像素点。（剔除：变成黑色或白色）（2）自适应阈值（adaptiveThreshold）有一种改进的阈值处理技术，其
转载
2024-03-19 11:02:11
45阅读
