41、计算机视觉中的轮廓处理与背景减除技术

计算机视觉中的轮廓处理与背景减除技术

1. 轮廓相关概念与Hausdorff距离

在计算机视觉中，轮廓是二维空间中一系列点的序列。这些序列可以用多种方式表示，比如STL向量的二维点对象（例如 cv::Vec2f ）、N × 1的双通道数组或者N × 2的单通道数组。轮廓在表示图像平面中的轮廓时非常有用，并且相关库中内置了许多功能来帮助我们构建和操作这些轮廓。

1.1 Hausdorff距离

Hausdorff距离用于衡量两个形状之间的距离，它本质上测量的是两个形状上“最难解释”的点对之间的距离。Hausdorff距离 H(A, B) 通过有向Hausdorff距离 h() 来定义，公式如下：
[H (A, B) = \max{h (A, B), h (B, A)}]
其中，
[h (A, B) = \max_{a\in A} \min_{b\in B} \left\lVert a - b \right\rVert]
这里的(\left\lVert \cdot \right\rVert)是相对于集合A和B中各点的某种范数，通常是欧几里得距离。

可以使用工厂方法 cv::createHausdorffDistanceExtractor() 来创建Hausdorff距离提取器：

cv::Ptr<cv::HausdorffDistanceExtractor> cv::createHausdorffDistanceExtr