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OpenCV 第20讲：图像与轮廓匹配（Hu矩）

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本教程讲解如何使用OpenCV库进行图像处理，重点介绍通过计算和比较Hu矩来实现图像及其中轮廓的匹配。 OpenCV 第20集介绍了图像和轮廓的匹配方法（Hu矩）。

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  • OpenCV 第20讲：图像与轮廓匹配（Hu矩）
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    本教程讲解如何使用OpenCV库进行图像处理，重点介绍通过计算和比较Hu矩来实现图像及其中轮廓的匹配。 OpenCV 第20集介绍了图像和轮廓的匹配方法（Hu矩）。
     
  • 基于OpenCV的图像匹配与目标轮廓匹配
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    本项目利用OpenCV库实现图像匹配及目标轮廓识别技术，旨在提高计算机视觉应用中的物体定位和识别精度。 基于OpenCV库实现两幅图像中的目标轮廓匹配，采用对应关键点附近轮廓段的曲率Hausdorff距离进行匹配。
     
  • OpenCV轮廓匹配技术
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    简介：OpenCV轮廓匹配技术利用图像处理和计算机视觉方法，自动识别并对比不同图像中的物体边界，广泛应用于目标检测、机器人导航等领域。 输入要匹配的图像路径后即可进行模板匹配操作。该图像可能包含多个已知模板，并且这些模板可以是旋转或拉伸过的版本。程序会完成匹配并画出结果图。
     
  • 基于OpenCV的轮廓匹配算法
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    本研究采用OpenCV库开发了一种高效的轮廓匹配算法，旨在提高图像处理中目标识别与定位的精确度和速度。通过实验验证了其在复杂背景下的鲁棒性及实用性。 这是一个基于轮廓匹配的程序执行文件，已包含Opencv dll，可以直接运行。
     
  • C#中识别图像轮廓并计算匹配度
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    本文章介绍了在C#编程环境中如何使用OpenCV库来检测和分析图像中的轮廓特征，并进一步探讨了如何量化这些特征以评估不同图像间的相似性。通过实践示例，帮助开发者理解和应用轮廓识别与匹配技术。 使用C#结合Emgu进行图像处理及其界面显示。
     
  • 使用OpenCV通过矩形轮廓矫正图像倾斜
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    本教程介绍如何利用OpenCV检测图像中的矩形轮廓，并据此纠正图片倾斜问题，适用于需要处理扫描文档或照片修复等场景。 OpenCV可以根据矩形轮廓校正图像的倾斜问题。有关详细步骤可以参考相关博文中的介绍。
     
  • 基于目标轮廓的图像模板匹配方法
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    本研究提出了一种新颖的目标轮廓为基础的图像模板匹配算法，旨在提高复杂场景下特定对象识别与定位的精确度和效率。通过提取并分析目标边缘特征，该方法能够有效应对光照变化、旋转和平移等挑战，在视觉监控及机器人导航等领域展现广阔应用前景。 基于目标轮廓的图像匹配首先需要准确提取目标轮廓，并且能够抵抗光照变化和遮挡的影响。相比传统的模板匹配方法，这种方法耗时更短。如果需要处理旋转角度的问题，可以采用二分法或者每隔一定角度重复调用的方法来解决。该代码是使用OpenCV2编写的，但很容易修改为适用于OpenCV3的版本。
     
  • OpenCV——查找和绘制图像轮廓
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    本教程介绍如何使用OpenCV库在Python中查找并绘制图像中的轮廓，帮助理解边缘检测与对象识别。 在二值图像中寻找轮廓并使用OpenCV绘制这些轮廓是一项常见的计算机视觉任务。通过应用边缘检测和阈值处理技术，可以识别出图像中的对象边界，并将其作为一系列坐标点序列存储起来。然后利用OpenCV库提供的函数来描绘这些轮廓，从而实现对目标物体的定位与分析。
     
  • Halcon轮廓模板匹配技术
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    Halcon轮廓模板匹配技术是一种先进的图像处理方法，利用Halcon软件库进行高效、精准的目标识别和定位，在工业检测等领域广泛应用。 使用Halcon实现轮廓模板匹配的代码已经调试完成，并且可以运行，可作为学习参考。
     
  • Halcon 2D模板匹配(XLD轮廓)
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    简介：Halcon 2D模板匹配（XLD轮廓）是一种先进的图像处理技术，利用XLD轮廓数据进行精确的目标定位和识别，在机器视觉领域具有广泛应用。 模板匹配（XLD轮廓）是一种图像处理技术，用于在图像中寻找与预定义形状相匹配的目标区域。通过使用XLD轮廓作为模板，可以精确地定位具有特定边界的对象或特征。这种方法广泛应用于机器视觉系统中，以实现自动化检测和识别任务。