利用Matlab轮廓匹配的物体识别系统程序。

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简介：
物体图像识别中的模式识别，是一种基于海量信息和数据的技术，它利用计算机和数学推理，自动完成对形状、模式、数字、曲线、字符格式以及图形的识别与评估。图形匹配作为图像识别技术的一个关键组成部分，指的是通过运用特定算法，对图形图像进行匹配。本设计选用MATLAB作为实现功能的核心平台，并结合几何HU不变矩作为数据连接的关键环节。随后，我们运用图像预处理技术以及欧式距离等数学方法，在Matlab环境中进行编程，从而实现各个模块的效果，具体包括获取区域图像轮廓特征数据，计算欧氏距离。最终，基于物体图像几何HU不变距的相似程度度量，旨在达成物体识别和匹配的目标。计算机模拟实验结果充分表明该方法在有效性和实用性方面都表现出良好的潜力。

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客服

基于MATLAB轮廓匹配的物体识别系统

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本系统采用MATLAB开发，通过轮廓匹配技术实现对物体的有效识别。利用轮廓特征进行模式匹配，适用于复杂背景下的目标检测与识别任务。在物体图像识别领域中的模式识别技术是一种通过计算机与数学推理方法来自动完成形状、图案、数字、曲线及字符格式的识别并进行评价的过程。图形匹配是这一领域的关键部分，它涉及使用特定算法处理对象的图片信息。本次设计选择MATLAB作为实现功能的操作平台，并结合几何HU不变矩作为中间连接数据，在此基础上通过图像预处理和欧式距离等数学方法，利用Matlab编程完成各项任务。具体来说，该程序能够获取区域图像轮廓特征的数据、计算欧氏距离并依据物体的几何HU不变距相似程度来执行识别匹配的任务。实验结果表明这种方法具有有效性和可行性。

基于Matlab轮廓匹配的物体识别系统编程实现

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本项目采用Matlab开发了一套基于轮廓匹配技术的物体识别系统，实现了高效准确的目标检测与分类功能。在物体图像识别领域中的模式识别技术是一种基于计算机与数学推理的方法，旨在从大量数据中自动识别形状、模式、数字、曲线、字符格式及图形，并对其进行评价的过程。其中，图形匹配是该领域的关键分支之一，它通过特定算法对图像进行处理以实现这一目标。本项目采用MATLAB作为开发平台，在几何HU不变矩的支持下，结合运用图像预处理和欧式距离等数学方法完成编程任务。具体而言，该项目旨在获取区域图像轮廓特征数据，并计算欧氏距离；基于物体图像的几何HU不变距相似度来实现识别匹配的目标。实验结果显示该方法具有有效的应用前景及可行性。

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。

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。

MATLAB灰度处理代码-Circles：此程序识别并标注图片中圆形物体的轮廓

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本代码利用MATLAB进行图像灰度处理，专门用于检测和标记图片中的圆形对象。通过高效的算法自动识别圆的边界，并加以标注，适用于各种图形分析任务。该程序使用MATLAB编写，在KTH的科学编程课程中完成，其目的是检测图像中的圆形物体（主要是不同大小的硬币）并标记它们的边缘。首先通过`imread`函数将图像加载到工作空间，并生成一个3D矩阵。为了进一步处理，优选将其转换为2D灰度图像。此过程包括对每个维度乘以常数后消除第三个维度来实现。接下来，在灰度图上应用Sobel算子进行边缘检测。该操作使用两个不同的卷积核（分别称为F1和F2），它们沿着x方向和y方向与原始图像相乘，生成新的二进制图像。在新图像中，对比度变化的地方标记为1，其余位置则为0。通过将两个方向的计算结果平方并求根后得到的结果矩阵，在边缘检测过程中非常有用：该矩阵中的值越大表示对比度的变化越明显。因此，构建一个新的二进制矩阵，其中大于某个设定阈值的位置保留下来（小于此阈值的所有像素设置为零）。完成Sobel操作之后，图像中所有硬币的边缘都会被标记出来，并且其余部分则保持黑色背景。

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。

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。

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。