如何在OpenCV Python中匹配图像形状？

OpenCV是一个流行的计算机视觉库，它提供了许多有用的图像处理功能。其中之一便是匹配图像形状。在这篇文章里，我将会教你如何使用OpenCV Python进行图像形状匹配。

准备工作

在开始之前，我们需要准备以下工作：

安装Python和OpenCV
下载示例图像

为了方便演示，我们将会使用一张简单的图像。你可以访问以下链接并下载示例图像：https://d1ex6o2ulrvyue.cloudfront.net/wp-content/uploads/2019/06/shapes.png

导入必要的库和图像

下载示例图像之后，让我们来看一下Python代码。首先，我们需要导入必要的库：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

我们还需要将图像加载到Python中：

# 读取示例图像
img = cv2.imread('shapes.png')

然后我们可以显示图片：

# 显示示例图像
plt.imshow(img)
plt.title('Example Image')
plt.show()

这幅图像包含了三种不同形状：圆、三角形和矩形。我们将使用这幅图像来测试我们的形状匹配算法。

形状匹配算法

有很多不同的图像形状匹配算法，例如Hu矩、Zernike矩和小波矩。在这篇文章里，我们将使用轮廓匹配算法来匹配图像的形状。

轮廓（Contour）

轮廓是图像中所有连续的点（边界）的曲线。在OpenCV Python中，我们可以使用findContours函数来查找轮廓。

# 找到所有轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这里的thresh是先前预处理过的图像，我们使用的是cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE近似方法来查找轮廓。理解轮廓最好的方法之一，就是将其可视化。以下代码可以绘制轮廓以及原始图像：

# 绘制轮廓
contour_image = cv2.drawContours(img.copy(), contours, -1, (0,255,0), 3)

# 显示图像
plt.imshow(contour_image)
plt.title('Contour Image')
plt.show()

该图像是原始图像的复制，并显示了找到的轮廓。现在，我们已经找到了图像中所有的轮廓，接下来我们需要确定每个轮廓的形状。

形状确定

在确定轮廓的形状之前，我们需要先了解如何计算轮廓特征。计算轮廓特征最常用的方法之一是Hu矩。在OpenCV Python中，我们可以使用moments函数来计算Hu矩。以下是示例代码：

# 计算轮廓特征
shape_features = np.zeros([len(contours), 7])
for i, c in enumerate(contours):
    # Hu矩
    moments = cv2.moments(c)
    hu_moments = cv2.HuMoments(moments)
    shape_features[i]= np.log(np.abs(hu_moments))

在这段代码中，我们首先创建了一个数组来存储每个轮廓的特征。然后我们遍历所有的轮廓，并计算每个轮廓的Hu矩，将其存储在shape_features数组中。

现在我们已经计算了所有形状的特征，接下来我们需要使用这些特征来确定每个轮廓的形状。以下是示例代码：

# 确定轮廓形状
shapes = []
for feature in shape_features:
    # 圆形
    if feature[0] < -1.0 and feature[2] < -1.0:
        shapes.append('Circle')
    # 三角形
    elif feature[1] < -1.0:
        shapes.append('Triangle')
    # 矩形
    else:
        shapes.append('Rectangle')

在这段代码中，我们使用了如下规则：

如果第一项Hu矩和第三项Hu矩都小于-1，我们认为这是一个圆形。
如果第二项Hu矩小于-1，我们认为这是一个三角形。
如果不满足以上两个条件，我们认为这是矩形。

完整代码

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取示例图像
img = cv2.imread('shapes.png')

# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 找到所有轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
contour_image = cv2.drawContours(img.copy(), contours, -1, (0,255,0), 3)

# 显示图像
plt.imshow(contour_image)
plt.title('Contour Image')
plt.show()

# 计算轮廓特征
shape_features = np.zeros([len(contours), 7])
for i, c in enumerate(contours):
    # Hu矩
    moments = cv2.moments(c)
    hu_moments = cv2.HuMoments(moments)
    shape_features[i] = np.log(np.abs(hu_moments))

# 确定轮廓形状
shapes = []
for feature in shape_features:
    # 圆形
    if feature[0] < -1.0 and feature[2] < -1.0:
        shapes.append('Circle')
    # 三角形
    elif feature[1] < -1.0:
        shapes.append('Triangle')
    # 矩形
    else:
        shapes.append('Rectangle')

# 打印形状
print(shapes)