我有两个轮廓要匹配(可以将它们视为任意2D闭合曲线)。 opencv
声称具有matchShapes
函数,该函数在平移,旋转和缩放下不变。但是在我看来,情况并非如此,当我将shift (10, 5)
添加到其中一条曲线时,该函数将返回不同的结果,更不用说我做得更怪异了。这是为什么?
matchShape
可重现的示例:
t = np.arange(0, np.pi, 0.001)
x, y = np.cos(t), np.sin(t)
xy = np.stack([x, y], -1)
print(cv.matchShapes(xy, xy, 1, 0))
print(cv.matchShapes(xy, xy + (2, 10), 1, 0))
最佳答案
您发送给cv.matchShapes()
的对象必须是与直线2D contour
数组不同的numpy
对象。以下代码将曲线转换为图形,
然后生成图像并找到2条曲线的轮廓。
最后cv.matchShapes()
运行。
输出:自我匹配的0
和与平移曲线的匹配的6.637412841570267e-12
,在平移下相当精确的匹配。
import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
t = np.arange(0, np.pi, 0.001)
x, y = np.cos(t), np.sin(t)
ax.plot(x, y)
x_new = x + 2
y_new = y + 10
ax.plot(x_new, y_new, 'b')
[s.set_visible(False) for s in ax.spines.values()]
[t.set_visible(False) for t in ax.get_xticklines()]
[t.set_visible(False) for t in ax.get_yticklines()]
ax.axis('off')
plt.savefig('xy.jpg')
xy_img = cv.imread('xy.jpg', cv.IMREAD_COLOR)
xy_cpy = cv.cvtColor(xy_img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
(threshold, bw) = cv.threshold(xy_cpy, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)
contours, hier = cv.findContours(bw, cv.RETR_LIST, cv.CHAIN_APPROX_NONE)
contours = contours[0:-1] # remove box surounding whole image
print(cv.matchShapes(contours[0], contours[0], method=cv.CONTOURS_MATCH_I1, parameter=0))
print(cv.matchShapes(contours[0], contours[1], method=cv.CONTOURS_MATCH_I1, parameter=0))
cv.namedWindow("xy")
cv.drawContours(xy_img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
cv.imshow("xy", xy_img)
cv.waitKey()
关于opencv - 为什么cv.matchShape并不像翻译所要求的那样不变?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64509434/