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我正在用 C 语言创建一个零件扫描仪，它将扫描零件的所有可能性作为目录中的图像提取出来。我的代码当前从该目录中获取所有图像并将它们转储到向量中。然后我为所有图像生成轮廓组。然后程序进入一个while循环，它不断地从网络摄像头中抓取图像，并为这些图像生成轮廓。我已经为零件设置了一个夹具，因此方向和尺寸不是问题，但是我不想校准机器，因此模板图像和拍摄的零件图像之间可能存在移动。

比较轮廓的最佳方法是什么？我尝试了几种方法，包括没有轮廓的matchTemplate，但是如果你看看下面的两个部分，你会发现这两个非常接近，所以matchShapes和matchTemplate无法像我使用的那样区分它们他们。我也不确定如何使用 cvMatchShapes。它仅适用于将图像直接加载到匹配形状中，但结果尚无定论。我认为轮廓是要走的路，我只是不确定如何实施比较阶段。任何帮助都会很棒。

您可以在此处查看模板：http ://www.cryogendesign.com/partDetection.html “

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如果您准备好自己动手，一种方法可能是计算“距离图像”（为每个像素分配到作为参考的轮廓的最小欧几里德距离）。请参阅http://en.wikipedia.org/wiki/Distance_transform。

使用此距离图像，您可以快速计算新轮廓到参考轮廓的平均距离（对于每个轮廓像素，获取距离图像的距离）。平均距离为您提供拟合优度的指示，并让您找到与一组参考模板的最佳匹配。

如果零件有一定的移动自由度，情况会有点困难：在计算平均距离之前，您必须将新轮廓拟合到参考轮廓。您将需要应用合适的变换（平移、旋转、可能缩放），并找到将最小化...平均距离的参数。

于 2012-05-07T10:55:05.387 回答
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您可以计算两个轮廓之间的倒角距离：

倒角

T和E是模板和图像的边缘集，x是开始比较两组边缘的参考点。所以对于每一个x你得到不同的价值。

DT 是图像的距离变换。Matlab 在这里提供了算法。

如果您想了解如何计算倒角距离的更详细版本，请查看此处。

于 2013-05-03T18:32:06.267 回答