Python轮廓形状匹配

引言

图像处理是计算机视觉领域的重要研究方向之一。其中，轮廓形状匹配是图像处理中的一项基础任务，用于比较两个图像轮廓之间的相似性。本文将详细介绍如何使用Python进行轮廓形状匹配。

什么是轮廓形状匹配？

轮廓形状匹配是指比较两个轮廓之间的相似程度。轮廓是图像中的连续边缘点的集合，可以通过边缘检测算法（如Canny算法）得到。形状匹配是指比较两个形状之间的相似程度。轮廓形状匹配则是综合考虑了轮廓和形状之间的相似性。

常用的轮廓形状匹配算法包括Hu矩、Zernike矩、傅里叶描述子等。在本文中，我们将重点介绍Hu矩算法。

Hu矩算法

Hu矩算法是一种用于图像识别和形状匹配的描述子。它可以通过对轮廓的高阶矩进行归一化处理来提取图像的特征。Hu矩具有旋转、平移、缩放不变性，因此在图像匹配和图像识别中得到了广泛应用。

Hu矩的计算过程

Hu矩的计算过程包括以下几个步骤：

提取轮廓：使用边缘检测算法（如Canny算法）提取图像中的目标轮廓。
归一化：将轮廓坐标归一化到原点为中心，半径为1的圆内。具体方法是计算轮廓质心，并通过缩放将轮廓半径调整为1。
计算矩：通过对轮廓点的坐标进行积分计算得到各阶矩。
归一化矩：将矩进行归一化处理，消除平移、旋转和缩放的影响。
计算Hu矩：根据归一化矩的组合计算得到7个Hu矩。

Python实现Hu矩算法

下面，我们将使用Python的OpenCV库实现Hu矩算法。首先，确保已经安装了OpenCV库。

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

# 轮廓提取
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 计算轮廓的Hu矩
moments = cv2.moments(contours[0])
hu_moments = cv2.HuMoments(moments)

上述代码中，通过使用cv2.imread()函数读取图像，并通过cv2.Canny()函数进行边缘检测。接着，使用cv2.findContours()函数提取图像中的轮廓。最后，通过cv2.moments()函数计算轮廓的矩，并使用cv2.HuMoments()函数计算得到Hu矩。

轮廓形状匹配

得到轮廓的Hu矩之后，我们可以使用相关度量方法进行轮廓形状的匹配。常用的方法包括欧氏距离、相关系数、相交面积等。

下面，我们将使用欧氏距离进行轮廓形状匹配。假设我们有两幅图像，分别为图像A和图像B的轮廓。我们可以分别计算它们的Hu矩，并计算两个Hu矩之间的欧氏距离，来判断它们的相似程度。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像A和图像B的轮廓
imgA = cv2.imread('imageA.jpg', 0)
imgB = cv2.imread('imageB.jpg', 0)

# 边缘检测
edgesA = cv2.Canny(imgA, 100, 200)
edgesB = cv2.Canny(imgB, 100, 200)

# 轮廓提取
contoursA, hierarchyA = cv2.findContours(edgesA, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contoursB, hierarchyB = cv2.findContours(edgesB, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 计算轮廓的Hu矩
momentsA = cv2.moments(contoursA[0])
hu_momentsA = cv2.HuMoments(momentsA)

momentsB = cv2.moments(contoursB[0])
hu_momentsB = cv2.HuMoments(momentsB)

# 计算Hu矩之间的欧氏距离
distance = np.sqrt(np.sum(np.square(hu_momentsA - hu_momentsB)))
print('欧氏距离:', distance)

上述代码中，我们分别读取了图像A和图像B的轮廓，并通过边缘检测和轮廓提取得到了它们的轮廓。然后，计算两个轮廓的Hu矩，并使用欧氏距离计算它们之间的相似程度。