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一、函数介绍

MatchShapes()函数，可以比较两个轮廓的相似度，而且对于旋转、放大、缩小的轮廓都能适用，利用这个函数就能实现最简单的物体检测。函数官方定义如下

public static double MatchShapes(
	IInputArray contour1, // 待比较的轮廓1
	IInputArray contour2,  // 待比较的轮廓2
	ContoursMatchType method, // 比较方式
	double parameter = 0.0 // 对比精度0.0 - 1.0 ，越小匹配程度越高
)

ContoursMatchType 有I1、I2、I3共三种，我也不知道有什么区别。

二、演示

1.原始素材

模板图像templateMat如下图：

目标图像targetMat如下图：

我们的目标是在targetMat中，找到与templateMat相似的字母“A”。

2.代码

轮廓检索模式要选择RetrType.External，代码如下：

Mat tempTemplateMat = templateMat.Clone();
Mat tempTargetMat = targetMat.Clone();
Mat dstMat = tempTargetMat.Clone();
Mat templateGray = new Mat();
Mat targetGray = new Mat();
int threshold = 40;
double comparison = Convert.ToDouble("0.02");

// 1.查找模版图像的轮廓
CvInvoke.CvtColor(tempTemplateMat, templateGray, ColorConversion.Bgr2Gray);
CvInvoke.Threshold(templateGray, templateGray, threshold, 255, ThresholdType.Binary); // 二值化，确保黑里面找白
CvInvoke.Imshow("1.Threshold template Mat", templateGray);
VectorOfVectorOfPoint contoursTemplate = new VectorOfVectorOfPoint(); // 模版图像的轮廓
VectorOfRect hierarchyTemplate = new VectorOfRect();
CvInvoke.FindContours(templateGray, contoursTemplate, hierarchyTemplate, RetrType.External, ChainApproxMethod.ChainApproxNone);
CvInvoke.DrawContours(tempTemplateMat, contoursTemplate, -1, new MCvScalar(255, 0, 255), 1);

// 2.查找模板图像的轮廓
CvInvoke.CvtColor(tempTargetMat, templateGray, ColorConversion.Bgr2Gray);
CvInvoke.Threshold(templateGray, templateGray, threshold, 255, ThresholdType.Binary);
CvInvoke.Imshow("2.Threshold target Mat", templateGray);
VectorOfVectorOfPoint contoursTarget = new VectorOfVectorOfPoint(); // 模版图像的轮廓
VectorOfRect hierarchyTarget = new VectorOfRect();

 CvInvoke.FindContours(templateGray, contoursTarget, hierarchyTarget, RetrType.External, ChainApproxMethod.ChainApproxNone);


// 3.形状匹配---比较两个形状或轮廓间的相似度
double a0 = 0;
for (int i = 0; i < contoursTarget.Size; i++)
{
	a0 = CvInvoke.MatchShapes(contoursTemplate[0], contoursTarget[i], ContoursMatchType.I1, 0);
	Console.WriteLine("模版图像轮廓与目标图像轮廓" + i + "的相似度: " + a0);
	if (a0 < comparison) // 轮廓与模版轮廓的相似度小于设定值，证明找到了
	{
		CvInvoke.DrawContours(dstMat, contoursTarget, i, new MCvScalar(0, 255, 0), 5);
	}
}

CvInvoke.Imshow("Final result image, " + dstMat.Size.ToString(), dstMat); // 显示最终结果 

3.运行结果

刚才对比精度是0.02，结果只找到了两个字母“A”，如果换成0.2呢，全部的“A”都会找到，包括颜色不一样的、大小不一样的、旋转的等等，如下所示：

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原创不易，请勿抄袭。共同进步，相互学习。