形状上下文匹配的matlab源代码（基于DFT）。

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简介：
DFT的MATLAB源代码包含一段代码，用于阐明形状上下文的匹配过程。通常，所编写的代码会保持简洁明了。我们利用OpenCV库来处理大部分输入/输出操作。我将这些关键点进行整理和归纳，随后采用辅助库执行加权二分匹配算法。为了简化操作，我直接从文件中获取轮廓点，而非从原始图像中提取。然而，为了便于理解和验证，我还提供了两个测试图像供对比分析。使用命令`make./match`可以执行匹配操作；如果OpenCV安装在非标准位置，则根据您的Bash配置和LD配置可能需要在Makefile中添加额外的设置。我的编译流程通常包括使用g++编译器，并指定包含路径`/opt/local/include`以及链接库 `/opt/local/lib-lopencv_core-lopencv_imgproc-lopencv_highgui-omatch`，最后执行 `./match` 命令，并将 `conts_015.out` 和 `conts_008.out` 作为输入文件。这些文件分别对应海豚的两副不同形状的背鳍。通过分割（运用graph cuts技术）以及应用一些基本的阈值测量方法来提取轮廓信息。加权二部匹配尤其擅长于轮廓的精确匹配；尽管如此，该方法在实际应用中可能会比较耗时，因此需要仔细选择合适的采样策略。

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DFT的Matlab源代码-Shape-Context-Matching：利用形状上下文提取形状模板

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这段内容提供了一个基于MATLAB环境下的DFT（离散傅里叶变换）源码实现，专门用于执行形状上下文匹配技术。其核心功能在于通过形状上下文方法准确地提取和分析形状模板的特征信息，为模式识别与计算机视觉领域内的物体识别任务提供了有力支持。 DFT的MATLAB源代码包括一小段用于形状上下文匹配的示例代码。实现这段代码通常非常简单，并且遵循一定的结构。我们使用OpenCV库执行大多数输入输出操作。我将这些点进行装箱，然后利用辅助库进行加权二分图匹配。为了方便起见，我已经从文件中提取了轮廓点而不是直接从图像中获取。我还提供了两个测试图像用于比较。编译步骤通常如下： ``` g++ -I/opt/local/include main.cpp lap.cpp /opt/local/lib -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui -o match ./match conts_015.out conts_008.out ``` 这段代码用于比较海豚的两个不同背鳍，它们是通过使用graphcuts分割并提取轮廓后得到的结果。加权二部匹配在匹配这些轮廓时表现良好，但该方法运行较慢，并且需要对采样进行优化。

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