18、计算机视觉：轮廓检测与增强现实技术探索

计算机视觉：轮廓检测与增强现实技术探索

1. 轮廓匹配

Hu矩不变量可用于对象匹配和识别。我们可以使用OpenCV的 cv2.matchShapes() 函数，基于Hu矩不变量来比较两个轮廓。该函数提供了三种比较方法： cv2.CONTOURS_MATCH_I1 、 cv2.CONTOURS_MATCH_I2 和 cv2.CONTOURS_MATCH_I3 。

在 contours_matching.py 脚本中，我们将多个轮廓与一个完美的圆形轮廓进行匹配，具体步骤如下：
1. 创建参考图像 ：使用 cv2.circle() 函数绘制一个完美的圆形，作为参考图像。
2. 加载待匹配图像 ：加载包含多种不同形状的 match_shapes.png 图像。
3. 提取轮廓 ：
- 使用 cv2.cvtColor() 将图像转换为灰度图。
- 使用 cv2.threshold() 对灰度图进行二值化处理。
- 使用 cv2.findContours() 在二值化图像中查找轮廓。
4. 轮廓匹配 ：

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