opencv如何檢測特定形狀的物體？您的想法是將現(xiàn)有圖像的特征點與樣本圖像進行匹配，然后判斷鉤子上的特征點是否匹配。如果是的話，它就是有鉤子的圖像，如果不是，它就是沒有鉤子的圖像。在我看來，你沒有刪除

opencv如何檢測特定形狀的物體？

您的想法是將現(xiàn)有圖像的特征點與樣本圖像進行匹配，然后判斷鉤子上的特征點是否匹配。如果是的話，它就是有鉤子的圖像，如果不是，它就是沒有鉤子的圖像。在我看來，你沒有刪除錯誤的匹配點可能是錯誤的。您應該刪除錯誤的匹配點并再次分析它們。

如何利用OPENCV的matchShapes進行輪廓匹配？

目前，輪廓匹配的研究也在進行中。輪廓匹配的前提是提取輪廓上的特征點并計算特征信息，然后根據(jù)特征信息進行匹配。提取特征點的算法很多，如sift和surf等，都是在OpenCV中實現(xiàn)的。然后采用魯棒匹配算法進行匹配。目前，我正在讀一篇論文“基于曲率特征的輪廓匹配算法”。匹配算法相對簡單。第一步是通過多邊形逼近輪廓提取輪廓上的有效點；第二步是計算輪廓上有效點的曲率；第三步是比較兩個輪廓曲率集的Hausdorff距離。本文采用一種簡化的方法計算Hausdorff距離法。

如何使用opencv實現(xiàn)圖像匹配？

OpenCV中已經(jīng)實現(xiàn)了一些匹配的庫。通常先找到特征點，然后進行匹配。一般有Harris（opencv中的函數(shù)：corner Harris）、fast（opencv中的函數(shù)：fast feature detector）等方法來尋找特征點，surf和sift是主要的匹配方法。您可以參考opencv用戶手冊來學習如何調(diào)用。同時，opencv也有一些例子可供參考。