个人笔记：图像_轮廓匹配定位例子2

asasqwwq

通过轮廓的最小外接圆范围内的点的颜色直方图进行查找匹配，最小外接圆区域总体上不受图像旋转的影响，实际上图像旋转可能会像素插值，故轮廓面积不能太小，插值容易引起较大误差。另外：不同图像中的相同轮廓的面积大小不一致，需缩放轮廓至相同尺寸；或者：轮廓太大时，直方图计算慢，缩放轮廓到相同的较小尺寸；在缩放的过程中也会导致像素的增加、减少。但是，以上总体上都不影响颜色直方图计算图像相似度。最后，小图在大图中匹配定位时，大图可能出现相同的两个或多个轮廓，此时，小图中对应的轮廓，可能匹配大图错误的位置，此时通过匹配点间的线段长度进行筛选即可。
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1、二值化并取轮廓。其中，两图使用相同二值化阈值，常为大图使用小图的阈值。
2、计算轮廓的最小外接圆。
3、根据半径大小删除面积太小的轮廓。
4、根据最小外接圆截图。实际截图的图为矩形，故：将非外接圆的边缘区域的点置为白色。
5、缩放截图到相同尺寸。（统一轮廓尺寸，减少计算量。）
6、对所有截图进行颜色直方图统计。在统计时，直方图忽略“白色点”的统计。（旋转不变）
7、遍历计算大、小颜色直方图的相似度。
8、根据遍历相似度，取出小图、大图的最佳轮廓匹配。
9、根据：线段（匹配小圆心[i],匹配小圆心[j]） 与  线段（匹配大圆心[i],匹配大圆心[j]）之间的 “匹配线段缩放比例” 始终为固定值（如：差异波动<10%）。遍历所有“匹配线段”的 “匹配线段缩放比例” ，对“匹配线段缩放比例” 进行“相似大小”归类，筛选并删除错误匹配。
10、根据9中的匹配结果点（匹配_小圆心），进行仿射变换计算,得到小图在大图中的矩形区域。
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futiem

常为大图使用小图的阈值

305934332

源码在那里？

futiem

两图使用相同二值化阈值，常为大图使用小图的阈值

jable

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kenan236

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year1970

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renhe2018

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