opencv形状识别,opencv基于形状的模板匹配

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moment(array,binaryImage=None)-array代表指定的输入轮廓-binaryImage默认为NoneCopy2：基于轮廓发现、多边形逼近、几何距离、几何形状识别和物体测量的代码实现和演示，实现了其他两个在测量过程中也使用。 针对现有餐厅自动结算系统性能上的不足，作者应用基于OpenCV的图像处理技术，研究了一种新型的餐饮自动结算系统。 该系统不需要对传统餐盘进行任何定制或修改，并且可以识别餐盘的特定颜色和形状。

o(?""?o 有10种图案，包括三角形、正方形和圆形。 您识别这三种图案，为每个图形绘制不同颜色的轮廓，并提取每个轮廓的重心坐标。 include#includeusing最后，我们有detector_shapes.py脚本，我们将使用它从磁盘加载图像，分析其形状，然后通过ShapeDetector类执行形状检测和识别。 1.2.基于OpenCVNowourShapeDetector的形状检测器

opencvshaperecognition是基于java的得分：大师写的图形识别，可以识别矩形，三角形和圆形。虽然识别率不高，但简单的识别应该满足opencv2018-05-13上传大小：7KB要求：5凸包检测是给定二维平面上的点的集合。凸包是通过连接形成的凸多边形它可以包含点集中的所有点。 理解物体形状或轮廓的更有用的方法之一是计算

＋０＋ 函数cv::approxPolyDP用另一个顶点较少的曲线/多边形来近似一条曲线或多边形，以便它们之间的距离小于或等于指定的精度。 该函数用于创建一条曲线来近似形状的轮廓。例如，一个矩形使用4个点到OpenCV---008（目标检测---形状检测）。目标检测图像中物体的形状信息更加明显和重要。 我们可以通过观察形状来获取信息

OpenCV形状识别文本将描述如何使用OpenCV识别图像中包含的形状。 安装依赖包：$pipinstallimutils首先定义一个类来检测图像中的形状：import本文使用OpenCVC++进行基本的形状识别。其实原理很简单，主要操作如下。 1.图像预处理2.物体轮廓提取3.使用approxPolyDP进行多边形逼近，然后统计物体的"边"数来识别