基于opencv的轮廓匹配算法

模板匹配是数字图像处理的重要组成部分之一。把不同传感器或同一传感器在不同时间、 不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准,或根据已知模式到另一幅 图中寻找相应模式的处理方法就叫做模板匹

基于opencv的图像匹配方法，利于opencv初学者学习opencv的图像匹配，代码相对简单，修改图片的路径可直接运行。

基于ＶＣ＋＋　ｏｐｅｎｃｖ的图像匹配源代码(SIFT)

这里我们用了SURF特征点 提取SURF描述向量 使用Flann匹配算法

这个是基于OpenCV的分类器做的人脸匹配项目，其中嘴巴是我自己训练的，目前只针对闭着的嘴巴，以提高准确率。但是实际上，基于分类器的人脸特征提取是有很大缺陷的，所以匹配阶段所使用的人脸特征点太少，准确

形状匹配

opencv模版匹配

主要为大家详细介绍了Opencv实现轮廓提取功能,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

轮廓检测——OpenCV例子学习

要想实现轮廓检测，首先我们需要对待检测的图像进行图像处理：图像灰度化、高斯滤波、Canny 边缘检测、边缘检测放大处理、提取轮廓。