1.参数主要是上面这两个参数，比如说X可以是经过tsne降维的n_feature=2的二维矩阵，第一维表示样本数量，labels为真实的label，这样的话可以得出轮廓系数的结果。labels：是array类型的，需要是int型的label，通过LabelEncoder编码一下即可。2.计算方法轮廓系数（Silhouette Coefficient），是聚类效果好坏的一种评价方式。它结合内聚度和分
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2023-06-14 00:49:16
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一、原理（1）最常用到的轮廓匹配就是字符的匹配，而两个轮廓最最简洁的方式就是比较它们的轮廓矩。矩就是通过对轮廓上所有点进行积分运算活求和运算而得到一个粗略的特征，对一幅图像I(x，y)求普通矩公式为： &n
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2023-12-19 12:13:00
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1. 引子图像识别可通过轮廓，直方图等方式实现，像人脸识别这种复杂应用，实现它的方法很多，通常是基础方法的改进版与机器学习组合。 基于轮廓的识别，需要把图像拆分通道，寻找边缘，转换为轮廓（多边形逼近，特性概括等），然后进行轮廓匹配（图像与图像匹配，图像与模板匹配）。 程序员根据不同情境，选择适合图像抽象方法和匹配方法。 轮廓的匹
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2023-11-17 23:41:43
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# 教你如何实现Python CV轮廓匹配
## 一、整体流程
下面是实现Python CV轮廓匹配的整体流程：
```mermaid
gantt
title Python CV轮廓匹配流程
section 准备工作
数据准备 :done, 2022-01-01, 1d
section 轮廓提取
提取图像轮廓 :
原创
2024-07-08 05:23:12
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# Python轮廓匹配实现教程
在计算机视觉中，轮廓匹配是一种常见的图像处理方法。它用于检测和比较不同图像中的形状。本文将指导您实现一个简单的轮廓匹配程序，通过Python的OpenCV库来进行图像轮廓的检测和匹配。以下是实现的基本步骤及其详细说明。
## 实现流程
首先，让我们看一下进行轮廓匹配的流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2024-08-02 06:44:52
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在使用聚类方法的过程中，常常涉及到如何选择合适的聚类数目、如何判断聚类效果等问题，本篇文章我们就来介绍几个聚类模型的评价指标，并展示相关指标在python中的实现方法。概述 评价指标分为外部指标和内部指标两种，外部指标指评价过程中需要借助数据真实情况进行对比分析的指标，内部指标指不需要其他数据就可进行评估的指标。下表中列出了几个常用评价指标的相关情况： 22Python实现轮廓系数(Sil
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2023-07-27 19:17:28
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图像金字塔高斯金字塔 高斯金字塔：向下采样方法（缩小） 方向向上，往塔尖走！！！ 高斯金字塔：向上采样方法（放大）代码： 上下采样都可以重复进行下去，可以嵌套！一个图像先上后下和原图像不一样，因为有经过信息的填充，如下图，左边为原始的，右边为uo-down融合的结果：拉普拉斯金字塔图像轮廓轮廓是整体 边缘是零零散散的cv2.findContours(img,mode,method) mode:轮廓
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2024-06-06 23:02:28
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之前用过cv2.matchTemplate()去做模板匹配，今天学习下cv2.matchShapes()这里我的理解是：cv2.matchShapes()是用来匹配轮廓形状的，而且只能匹配单个轮廓；cv2.matchTemplate()是用来匹配模板的，可以用一个模板去匹配图像上多个轮廓点对# 一般用来分析cv.findContours()之后的轮廓点对
def matchShapes(conto
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2023-06-04 17:53:44
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轮廓特征属性及应用(七)—位置关系及轮廓匹配1.计算点与轮廓的距离及位置关系——pointPolygonTest()2.矩的计算——moments()3.形状匹配(比较两个形状或轮廓间的相似度)——matchShapes()先上ppt： 代码：1.计算点到轮廓的距离与位置关系 1. ///计算点到轮廓的距离与位置关系
2. #inclu
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2023-11-29 19:55:43
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OpenCv轮廓高级应用（轮廓匹配，几何直方图） 最近再次用到了opencv轮廓，在这里结合作者冰山一角的博客（）以及自己的体会在此稍加说明。其程序主要参见冰山一角的Blog，遗憾的是代码是OpenCV1.0写的，等有时间再用2.4.2改写一篇。 对于轮廓的相关数据结构表示和几本操作（查找轮廓，画轮廓），可
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2024-07-08 22:53:14
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如果要比较两个物体，可供选择的特征很多。如果要判断某个人的性别，可以根据他（她）头发的长短来判断，这很直观，在长发男稀有的年代准确率也很高。也可以根据这个人尿尿的射程来判断，如果射程大于0.50米，则是男性。总之，方法很多，不一而足。
我们在上文中得到了轮廓的这么多特征，它们也可以用于进行匹配。典型的轮廓匹配方法有：Hu矩匹配、轮廓树匹配、成对几何直方图匹配。1.Hu矩匹配 轮廓的Hu矩对包括缩
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2024-05-17 03:04:10
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目录一、前言二、轮廓检测与绘制函数解析三、fillContours+drawContours基本用法四、摄像头采集图像+边缘检测 一、前言在上一文中，绘制多边形最小外接矩形中用到了fillContours() 函数，它可以在二值图像中查找图像轮廓，本文结合fillContours和drawContours函数，讲解一下轮廓查找与绘制的过程。首先明确一下图像边缘并不代表图像轮廓，图像轮廓也不能全部
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2023-11-24 05:31:03
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# Python如何实现轮廓匹配
轮廓匹配是一种用于计算两个形状之间相似度的技术。在计算机视觉和图像处理领域中，轮廓是由一系列连续的点组成的边界。通过比较两个轮廓的形状和相似度，我们可以识别和匹配不同的物体。
本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来实现轮廓匹配。我们将从图像预处理开始，然后提取轮廓并计算它们之间的相似度。
## 图像预处理
在进行轮廓匹配之前，我们需要对图像进行预
原创
2023-09-18 06:15:54
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# Python 不闭合轮廓匹配的实现指南
在计算机视觉中，轮廓匹配是识别形状和物体的一种强大工具。当处理不闭合轮廓时，我们需要采取一些不同的策略。接下来，我将带你通过实现“Python 不闭合轮廓匹配”的整个过程，并提供必要的代码和说明。
## 事项流程
为了帮助你理解整个过程，我们可以将其分为几个步骤。以下是实现不闭合轮廓匹配的过程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-15 06:08:58
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Moment矩,Hu不变矩,轮廓匹配/形状匹配 -1 Moment矩,轮廓特征,轮廓匹配,形状匹配 -2目录Moment矩,Hu不变矩,轮廓匹配/形状匹配 -1 轮廓的基本概念与函数介绍轮廓的基本概念轮廓提取的基本原理：边缘检测和轮廓提取的区别：OpenCV轮廓提取相关函数介绍1.轮廓提取2. 多边形逼近3. 几何距计算提取与绘制轮廓API说明 轮廓特征属性及应用—
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2023-09-05 12:04:19
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背景：虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素，但是它并没有将轮廓作为一个整体。轮廓获取得到一个图像的直方图,具体实现步骤：分割图像通道->求出bins数量及范围->创建直方图->计算直方图opencv中提供了两类表达轮廓的方式：顶点的序列、Freeman链码。轮廓的特性：
轮廓的多边形逼近：使用一个多边形来近似表示一个轮廓。目的是为了减少轮
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2024-10-14 14:14:50
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c++
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
/**
* 模板轮廓匹配定位
* @param src 原图像
* @param tpl 模板图像
* @param angle_range 角度范围
* @param scale_range 比例范围
* @return 匹配结果，包括匹配位置和匹配度
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2023-10-15 14:11:52
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一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板.矩比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩:在公式中p对应x纬度上的矩,q对应y维度上的矩,q对应y维度上的矩,阶数表示对应的
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2023-12-17 10:07:59
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轮廓匹配函数自实现Python的描述：在计算机视觉领域，轮廓匹配是物体识别的重要环节。通过实现一个基于Python的轮廓匹配函数，可以有效地进行图像分析和处理。本文将系统性地记录实现这一功能的过程，分为多个部分，详细阐述技术细节与架构设计。
## 背景描述
在图像处理和计算机视觉中，轮廓匹配是一种重要技术，用于定位和识别图像中某一特定形状。传统的匹配方法过于依赖人工特征提取，无法满足复杂场景下
摘 要： 虹膜的定位包括瞳孔(内圆)和虹膜外圆的定位。该方法首先预判断瞳孔中心和半径截取目标区域小图，然后对目标区域提取边缘采用最小二乘抛物线拟合，算出左右固定区域内边缘点极值点坐标，得到瞳孔初始的中心坐标和半径。最后利用边缘点搜索方法精确定位虹膜。实验结果表明，该虹膜定位方法在速度和精度上都能达到较好效果。关键词： 虹膜定位；OTSU；灰度积分投影；抛物线拟合；hough变换；圆周点
