基于形状上下文算法的图像识别Demo初步OK，纪念一下

最近研究基于形状上下文识别和线性代数，收获甚多。今晚终于能初步匹配两个字符串图片上面的轮廓像素点了，VC++6.0实现，相当激动，截图纪念下。

心得：

1 目标图像和待匹配图像，一个一个像素的匹配，双方都只取RGB（0，0，0）的点，也就是只匹配轮廓，能大大提高速度。原来对目标图像每个点都尝试匹配，果断慢到爆。现在看来，速度还是慢，果然光提取轮廓还不过，还要提取轮廓点。

2 选取建立矩阵时的半经很重要，不然会出现莫名奇妙的效果。目前源图和目标图的尺寸都是400*325，选取的建立矩阵的极坐标半径是300。这也就基本保证了在源或者目标图中，任意一个轮廓点上，以它为圆心，半径300的圆，能覆盖整个图片的大部分轮廓点。

3 对腾讯验证码，以及对自制的样本，均发现：先使用平均灰度法进行二值化，再使用canny边缘检测提取轮廓，效果相当棒。当然也有可能是自己实现的canny边缘检测比较水，还没有加入滤波功能。

4  考虑匹配验证码时候移动一个方框区域，让样本只匹配方框区域内的内容。因为一个字符不可能横跨整个验证码区域。

代码太垃圾了，搞健壮可靠的demo了再上传部分代码吧。