openCV - 图像轮廓匹配

轮廓匹配原理

轮廓匹配的核心是计算 Hu 不变矩，这是一组七个矩特征，对物体的旋转、缩放和平移保持不变 。OpenCV 先通过 cv2.moments() 计算轮廓矩，再用 cv2.HuMoments() 生成 Hu 矩，最后比较两个轮廓 Hu 矩之间的距离来判断相似度 。matchShapes 支持三种匹配方法：I1（对数距离）、I2（欧氏距离）、I3（角度距离），其中 I1 最常用 。

 

本文将使用OpenCV C++ 基于Hu矩进行轮廓匹配。

一、查找轮廓

原图

测试图

代码：

vector<vector<Point>>findContour(Mat Image)
{
    Mat gray;
    cvtColor(Image, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    Mat thresh;
    threshold(gray, thresh, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);

    vector<vector<Point>>contours;
    findContours(thresh, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
    vector<vector<Point>>EffectConts;
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        double area = contourArea(contours[i]);

        if (area > 1000)
        {
            EffectConts.push_back(contours[i]);
        }
    }

    return EffectConts;
}

 

如图所示，这就是找到的最外轮廓。接下来，我们基于轮廓进行匹配。

 

二、计算Hu矩

OpenCV提供moments API计算图像的中心矩；HuMoments API用于中心矩计算Hu矩。关于moments HuMoments相关知识请大家自行查找。  

Moments m_test = moments(test_contours[0]);
    Mat hu_test;
    HuMoments(m_test, hu_test);

    double MinDis = 1000;
    int MinIndex = 0;
    for (int i = 0; i < src_contours.size(); i++)
    {
        Moments m_src = moments(src_contours[i]);
        Mat hu_src;
        HuMoments(m_src, hu_src);

        double dist = matchShapes(hu_test, hu_src, CONTOURS_MATCH_I1, 0);

        if (dist < MinDis)
        {
            MinDis = dist;
            MinIndex = i;
        }
    }

上面代码段大致思路是：首先计算测试图的Hu矩；然后使用一个for循环计算原图中所有轮廓的Hu矩，依次计算两Hu矩的相似程度。在这里使用matchShapes API计算两个Hu矩。函数返回值代表两Hu矩的相似程度。完全相同返回值为0。即这里通过计算两Hu矩的相似程度，找到返回值最小的那个作为成功匹配。

 

三、显示效果

	drawContours(src, src_contours, MinIndex, Scalar(0, 255, 0), 2);

	Rect rect = boundingRect(src_contours[MinIndex]);

	rectangle(src, rect, Scalar(0, 0, 255), 2);

最终效果如图所示：

 

四、源码

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;


vector<vector<Point>>findContour(Mat Image)
{
    Mat gray;
    cvtColor(Image, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    Mat thresh;
    threshold(gray, thresh, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);

    vector<vector<Point>>contours;
    findContours(thresh, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
    vector<vector<Point>>EffectConts;
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        double area = contourArea(contours[i]);

        if (area > 1000)
        {
            EffectConts.push_back(contours[i]);
        }
    }

    return EffectConts;
}


int main()
{

    Mat src = imread("test/hand.jpg");
    Mat test = imread("test/test-3.jpg");

    if (src.empty() || test.empty())
    {
        cout << "No Image!" << endl;
        system("pause");
        return -1;
    }

    vector<vector<Point>>src_contours;
    vector<vector<Point>>test_contours;

    src_contours = findContour(src);
    test_contours = findContour(test);

    Moments m_test = moments(test_contours[0]);
    Mat hu_test;
    HuMoments(m_test, hu_test);

    double MinDis = 1000;
    int MinIndex = 0;
    for (int i = 0; i < src_contours.size(); i++)
    {
        Moments m_src = moments(src_contours[i]);
        Mat hu_src;
        HuMoments(m_src, hu_src);

        double dist = matchShapes(hu_test, hu_src, CONTOURS_MATCH_I1, 0);

        if (dist < MinDis)
        {
            MinDis = dist;
            MinIndex = i;
        }
    }

    drawContours(src, src_contours, MinIndex, Scalar(0, 255, 0), 2);

    Rect rect = boundingRect(src_contours[MinIndex]);

    rectangle(src, rect, Scalar(0, 0, 255), 2);

    imshow("test", test);
    imshow("Demo", src);
    waitKey(0);
    system("pause");
    return 0;
}

 

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其他参考文献：https://www.cnblogs.com/luohenyueji/p/16970326.html