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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。下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓。轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。直方图对比和模板匹配根据色彩及色彩的分布来进行匹配，以下包括：轮廓的查找、表达方式、组织方式、绘制、特性、匹配。首先回忆下几个结构体：首先是图像本身的结构体：typedef struct CvMat{

cvMatchTemplate() 的使用举例：例子摘自 http://blog.youkuaiyun.com/longlongago2000/archive/2008/09/19/2950622.aspx//TempleMatchvoid MatchTemplate(CString imagefile,CString templefile){ //double a=0.;

术语解释亮度(Brightness)也叫亮度，中文翻译不同而已，你可以看Wikipedia在 RGB 色彩空间中，明度可以被认为是R（红色），G（绿色）和B（蓝色）座标的算术平均 μ（尽管这三个成分中的某个要比其他看起来更明亮，但这可以被某些显示系统自动补偿）:对比度(Contrast)我实在google不到满意的解释大概上来说灰度图像的对比度指

二值化图像；利用黑白像素值求差，得到边缘点；过滤边缘点找到合适区域；利用cvFitLine2D拟合线。 做的比较粗糙，搜寻时间在10ms左右，希望有研究opencv的朋友斧正。效果预览：、 void CvProcess::FindLine( IplImage* orgImg ,//原始图像 IplImage*runImg,//显示用图