轮廓的查找、表达、绘制、特性及匹配

原文地址：轮廓的查找、表达、绘制、特性及匹配作者：yumantang

 （本文转自：http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/09/HowToUseContour.html）

查找轮廓

    首先我们面对的问题是如何在图像中找到轮廓，OpenCv(EmguCv)为我们做了很多工作，我们的任务只是调用现成的函数而已。Image<TColor,TDepth>类的FindContours方法可以很方便的查找轮廓，不过在查找之前，我们需要将彩色图像转换成灰度图像，然后再将灰度图像转换成二值图像。代码如下所示：

查找轮廓

Image<Bgr, Byte>imageSource =new Image<Bgr,byte>(sourceImageFileName);//获取源图像
Image<Gray, Byte>imageGray =imageSource.Convert<Gray, Byte>();//将源图像转换成灰度图像
int thresholdValue= tbThreshold.Value;//用于二值化的阀值
Image<Gray, Byte>imageThreshold =imageGray.ThresholdBinary(newGray(thresholdValue), new Gray(255d)); //对灰度图像二值化
Contour<Point>contour=imageThreshold.FindContours();

 

轮廓的表达方式
    使用上面的代码可以得到图像的默认轮廓，但是轮廓在电脑中是如何表达的呢？在OpenCv(EmguCv)中提供了两类表达轮廓的方式：顶点的序列、Freeman链码。

1.顶点的序列
    用多个顶点（或各点间的线段）来表达轮廓。假设要表达一个从(0,0)到(2,2)的矩形，
（1）如果用点来表示，那么依次存储的可能是：(0,0),(1,0),(2,0),(2,1),(2,2),(1,2),(0,2),(0,1)；
（2）如果用点间的线段来表达轮廓，那么依次存储的可能是：(0,0),(2,0),(2,2),(0,2)。
以下代码可以用来获取轮廓上的点：

for (inti = 0; i <contour.Total; i++)
sbContour.AppendFormat("{0},", contour[i]);

 

 2.Freeman链码
    Freeman链码需要一个起点，以及从起点出发的一系列位移。每个位移有8个方向，从0～7分别指向从正北开始的8个方向。假设要用Freeman链码表达从(0,0)到(2,2)的矩形，可能的表示方法是：起点(0,0),方向链2,2,4,4,6,6,0,0。
    EmguCv对Freeman链码的支持很少，我们需要做一系列的工作才能在.net中使用Freeman链码：
（1）获取Freeman链码

查找用Freeman链码表示的轮廓

//查找用Freeman链码表示的轮廓
Image<Gray,Byte>imageTemp=imageThreshold.Copy();
IntPtr storage = CvInvoke.cvCreateMemStorage(0);
IntPtr ptrFirstChain = IntPtr.Zero;
int total= CvInvoke.cvFindContours(imageTemp.Ptr, storage,ref ptrFirstChain,sizeof(MCvChain), mode, CHAIN_APPROX_METHOD.CV_CHAIN_CODE,new Point(0,0));

（2）遍历Freeman链码上的点

读取Freeman链码上的点

//初始化Freeman链码读取
[DllImport("cv200.dll")]
public staticextern void cvStartReadChainPoints(IntPtr ptrChain,IntPtr ptrReader);
//读取Freeman链码的点
[DllImport("cv200.dll")]
public staticextern Point cvReadChainPoint(IntPtr ptrReader);
[System.Runtime.InteropServices.StructLayoutAttribute(System.Runtime.InteropServices.LayoutKind.Sequential, CharSet= System.Runtime.InteropServices.CharSet.Ansi)]
//定义链码读取结构
public structMCvChainPtReader
{
//seqReader
public MCvSeqReader seqReader;
/// char
public bytecode;
/// POINT->tagPOINT
public Point pt;
/// char[16]
[System.Runtime.InteropServices.MarshalAsAttribute(System.Runtime.InteropServices.UnmanagedType.ByValTStr, SizeConst= 16)]
public stringdeltas;
}

//将链码指针转换成结构
MCvChain chain=(MCvChain)Marshal.PtrToStructure(ptrChain,typeof(MCvChain));
//定义存放链码上点的列表
List<Point>pointList =new List<Point>(chain.total);
//链码读取结构
MCvChainPtReader chainReader = new MCvChainPtReader();
IntPtr ptrReader = Marshal.AllocHGlobal(sizeof(MCvSeqReader)+ sizeof(byte)+ sizeof(Point)+ 16 * sizeof(byte));
Marshal.StructureToPtr(chainReader, ptrReader, false);
//开始读取链码
cvStartReadChainPoints(ptrChain, ptrReader);
int i = 0;
while (ptrReader!= IntPtr.Zero&& i < chain.total)
{
//依次读取链码上的每个点
Point p =cvReadChainPoint(ptrReader);
if (ptrReader== IntPtr.Zero)
break;
else
{
pointList.Add(p);
sbChain.AppendFormat("{0},", p);
i++;
}
}
imageResult.DrawPolyline(pointList.ToArray(), true,new Bgr(lblExternalColor.BackColor),2);

  

    需要注意的是：cvReadChainPoint函数似乎永远不会满足循环终止的条件，即ptrReader永远不会被置为null，这跟《学习OpenCv》和参考上不一致；我们需要用chain.total来辅助终止循环，读取了所有的点之后就可以罢手了。

轮廓之间的组织方式
    在查找到轮廓之后，不同轮廓是怎么组织的呢？根据不同的选择，它们可能是：（1）列表；（2）双层结构；（3）树型结构。
    从纵向上来看，列表只有一层，双层结构有一或者两层，树型结构可能有一层或者多层。
    如果要遍历所有的轮廓，可以使用递归的方式，代码如下：

遍历轮廓

//遍历轮廓，并生成遍历结果
private voidTravelContour(Contour<Point>contour,ref int total,refStringBuilder sbContour)
{
if (contour!= null)
{
sbContour.Append("------------------------rn");
sbContour.AppendFormat("轮廓{0}，右节点：{1}，下级节点：{2}，外接矩形：（{3}）rn", total, contour.HNext!= null, contour.VNext!= null, contour.BoundingRectangle);
sbContour.AppendFormat("包含{0}个点（面积：{1}，周长：{2}）：rn", contour.Total, contour.Area, contour.Perimeter);
for (inti = 0; i <contour.Total; i++)
sbContour.AppendFormat("{0},", contour[i]);
sbContour.Append("rn");
total++;
if (contour.HNext!= null)
TravelContour(contour.HNext, ref total, ref sbContour);
if (contour.VNext!= null)
TravelContour(contour.VNext, ref total, ref sbContour);
}
}

 

轮廓的绘制
    轮廓的绘制比较简单，用上面提到的方法取得轮廓的所有点，然后把这些点连接成一个多边形即可。
    当然，对于用顶点序列表示的轮廓，用Image<TColor,TDepth>.Draw方法或者cvDrawContours函数可以很方便的绘制出轮廓。我发现，如果将参数max_level设置成2，可以绘制出所有的轮廓。
    绘制轮廓的代码如下：

绘制轮廓

Image<Bgr, Byte>imageResult =imageThreshold.Convert<Bgr, Byte>();//结果图像
int maxLevel= 0;//绘制的轮廓深度
int.TryParse(txtMaxLevel.Text,out maxLevel);
imageResult.Draw(contour, new Bgr(lblExternalColor.BackColor), new Bgr(lblHoleColor.BackColor), maxLevel, 2);

轮廓的特性
    轮廓的特性有很多，下面一一介绍。

1.轮廓的多边形逼近
    轮廓的多边形逼近指的是：使用多边形来近似表示一个轮廓。
    多边形逼近的目的是为了减少轮廓的顶点数目。
    多边形逼近的结果依然是一个轮廓，只是这个轮廓相对要粗旷一些。
    可以使用Contour<Point>.ApproxPoly方法或者cvApproxyPoly函数来对轮廓进行多边形逼近，示例代码如下：

contour =firstContour.ApproxPoly(double.Parse(txtApproxParameter.Text),2, new MemStorage());

  

2.轮廓的关键点
    轮廓的关键点是：轮廓上包含曲线信息比较多的点。关键点是轮廓顶点的子集。
    可以使用cvFindDominantPoints函数来获取轮廓上的关键点，该函数返回的结果一个包含关键点在轮廓顶点中索引的序列。再次强调：是索引，不是具体的点。如果要得到关键点的具体坐标，可以用索引到轮廓上去找。
    以下代码演示了如何获取轮廓上的关键点：

轮廓的关键点

//得到关键点信息
private voidGetDominantPointsInfo(Contour<Point>contour, ref StringBuilder sbContour, ref Image<Bgr, Byte>imageResult, doubleparameter1, doubleparameter2, doubleparameter3, doubleparameter4, Bgr dominantPointColor)
{
if (contour.Total> 2)
{
MemStorage storage = new MemStorage();
try
{
IntPtr ptrSeq = cvFindDominantPoints(contour.Ptr, storage.Ptr, (int)CV_DOMINANT.CV_DOMINANT_IPAN, parameter1, parameter2, parameter3, parameter4);
Seq<int>seq = new Seq<int>(ptrSeq, storage);
sbContour.AppendFormat("{0}个关键点：rn", seq.Total);
for (inti = 0; i <seq.Total; i++)
{
int idx= seq[i]; //关键点序列中存储的数据是关键点在轮廓中所处位置的索引
Point p =contour[idx]; //得到关键点的坐标
sbContour.AppendFormat("{0}({1},{2}),", idx, p.X, p.Y);
imageResult.Draw(new CircleF(new PointF(p.X, p.Y),3), dominantPointColor,-1);
}
sbContour.Append("rn");
}
catch (CvException ex)
{
sbContour.AppendFormat("在获取关键点时发生异常，错误描述：{0}，错误源：{1}，错误堆栈：{2}rn错误文件：{3}，函数名：{4}，行：{5}，错误内部描述：{6}rn", ex.Message, ex.Source, ex.StackTrace, ex.FileName, ex.FunctionName, ex.Line, ex.ErrorStr);
}
catch (Exception e)
{
sbContour.AppendFormat("在获取关键点时发生异常，错误描述：{0}，错误源：{1}，错误堆栈：{2}rn", e.Message, e.Source, e.StackTrace);
}
finally
{
storage.Dispose();
}
}
}

3.轮廓的周长和面积
    轮廓的周长可以用Contour<Point>.Perimeter属性或者cvArcLength函数来获取。
    轮廓的面积可以用Contour<Point>.Area属性或者cvContourArea函数来获取。

4.轮廓的边界框
    有三种常见的边界框：矩形、圆形、椭圆。
    （1）矩形：在图像处理系统中提供了一种叫Rectangle的矩形，不过它只能表达边垂直或水平的特例；OpenCv中还有一种叫Box的矩形，它跟数学上的矩形一致，只要4个角是直角即可。
    如果要获取轮廓的Rectangle，可以使用Contour<Point>.BoundingRectangle属性或者cvBoundingRect函数。
    如果要获取轮廓的Box，可以使用Contour<Point>.GetMinAreaRect方法或者cvMinAreaRect2函数。
    （2）圆形
    如果要获取轮廓的圆形边界框，可以使用cvMinEnclosingCircle函数。
    （3）椭圆
    如果要获取轮廓的椭圆边界框，可以使用cvFitEllipse2函数。
    下列代码演示了如何获取轮廓的各种边界框：

轮廓的边界框

//得到边界框信息
private voidGetEdgeInfo(Contour<Point>contour, stringedge, ref StringBuilder sbContour, ref Image<Bgr, Byte>imageResult, Bgr edgeColor)
{
if (edge== "Rect")
//矩形
imageResult.Draw(contour.BoundingRectangle, edgeColor,2);
else if (edge == "MinAreaRect")
{
//最小矩形
MCvBox2D box = CvInvoke.cvMinAreaRect2(contour.Ptr, IntPtr.Zero);
PointF[] points = box.GetVertices();
Point[] ps = new Point[points.Length];
for (inti = 0; i <points.Length; i++)
ps[i] = newPoint((int)points[i].X, (int)points[i].Y);
imageResult.DrawPolyline(ps, true, edgeColor,2);
}
else if (edge == "Circle")
{
//圆形
PointF center;
float radius;
CvInvoke.cvMinEnclosingCircle(contour.Ptr, outcenter, out radius);
imageResult.Draw(new CircleF(center, radius), edgeColor, 2);
}
else
{
//椭圆
if (contour.Total>= 6)
{
MCvBox2D box = CvInvoke.cvFitEllipse2(contour.Ptr);
imageResult.Draw(new Ellipse(box), edgeColor, 2);
}
else
sbContour.Append("轮廓点数小于6，不能创建外围椭圆。rn");
}
}

  

5.轮廓的矩
    我们可以使用Contour<Point>.GetMoments方法或者cvMoments函数方便的得到轮廓的矩集，然后再相应的方法或函数获取各种矩。
    特定的矩：MCvMoments.GetSpatialMoment方法、cvGetSpatialMoment函数
    中心矩：MCvMoments.GetCentralMoment方法、cvGetCentralMoment函数
    归一化中心矩：MCvMoments.GetNormalizedCentralMoment方法、cvGetNormalizedCentralMoment函数
    Hu矩：MCvMoments.GetHuMoment方法、McvHuMoments.hu1～hu7字段、cvGetHuMoments函数
    以下代码演示了如何获取轮廓的矩：

轮廓的矩

//得到各种矩的信息
private voidGetMomentsInfo(Contour<Point>contour, ref StringBuilder sbContour)
{
//矩
MCvMoments moments = contour.GetMoments();
//遍历各种情况下的矩、中心矩及归一化矩，必须满足条件：xOrder>=0; yOrder>=0; xOrder+yOrder<=3;
for (intxOrder = 0; xOrder <=3; xOrder++)
{
for (intyOrder = 0; yOrder <=3; yOrder++)
{
if (xOrder+ yOrder <= 3)
{
double spatialMoment= moments.GetSpatialMoment(xOrder, yOrder);
double centralMoment= moments.GetCentralMoment(xOrder, yOrder);
double normalizedCentralMoment= moments.GetNormalizedCentralMoment(xOrder, yOrder);
sbContour.AppendFormat("矩（xOrder：{0}，yOrder：{1}），矩：{2:F09}，中心矩：{3:F09}，归一化矩：{4:F09}rn", xOrder, yOrder, spatialMoment, centralMoment, normalizedCentralMoment);
}
}
}
//Hu矩
MCvHuMoments huMonents = moments.GetHuMoment();
sbContour.AppendFormat("Hu矩 h1：{0:F09}，h2：{1:F09}，h3：{2:F09}，h4：{3:F09}，h5：{4:F09}，h6：{5:F09}，h7：{6:F09}rn", huMonents.hu1, huMonents.hu2, huMonents.hu3, huMonents.hu4, huMonents.hu5, huMonents.hu6, huMonents.hu7);
}

6.轮廓的轮廓树
    轮廓树用来描述某个特定轮廓的内部特征。注意：轮廓树跟轮廓是一一对应的关系；轮廓树不用于描述多个轮廓之间的层次关系。
    可以用函数cvCreateContourTree来构造轮廓树。

IntPtr ptrTree1 = CvInvoke.cvCreateContourTree(contour1.Ptr,new MemStorage().Ptr, thresholdOfCreate);

 

 7.轮廓的凸包和凸缺陷
    轮廓的凸包和凸缺陷用于描述物体的外形。凸包和凸缺陷很容易获得，不过我目前不知道它们到底怎么使用。
    如果要判断轮廓是否是凸的，可以用Contour<Point>.Convex属性和cvCheckContourConvexity函数。
    如果要获取轮廓的凸包，可以用Contour<Point>.GetConvexHull方法或者cvConvexHull2函数，返回的是包含顶点的序列。
    如果要获取轮廓的凸缺陷，可以用Contour<Point>.GetConvexityDefacts方法或者cvConvexityDefects函数。
    注意：EmguCv将缺陷的单词拼写错了，defect才是缺陷。
    以下代码演示了如何获取轮廓的凸包及凸缺陷：

轮廓的凸包和凸缺陷

//得到凸包及缺陷信息
private voidGetConvexInfo(Contour<Point>contour,ref StringBuilder sbContour,ref Image<Bgr,Byte>imageResult)
{
if (!contour.Convex)//判断轮廓是否为凸
{
//凸包
Seq<Point>convexHull =contour.GetConvexHull(ORIENTATION.CV_CLOCKWISE);
//缺陷
Seq<MCvConvexityDefect>defects = contour.GetConvexityDefacts(new MemStorage(), ORIENTATION.CV_CLOCKWISE);
//显示信息
sbContour.AppendFormat("轮廓的凸包有{0}个点，依次为：", convexHull.Total);
Point[] points = new Point[convexHull.Total];
for (inti = 0; i <convexHull.Total; i++)
{
Point p = convexHull[i];
points[i] = p;
sbContour.AppendFormat("{0},", p);
}
sbContour.Append("rn");
imageResult.DrawPolyline(points, true,new Bgr(lblConvexColor.BackColor),2);
MCvConvexityDefect defect;
sbContour.AppendFormat("轮廓有{0}个缺陷，依次为：rn", defects.Total);
for (inti = 0; i <defects.Total; i++)
{
defect = defects[i];
sbContour.AppendFormat("缺陷：{0}，起点：{1}，终点：{2}，最深的点：{3}，深度：{4}rn", i, defect.StartPoint, defect.EndPoint, defect.DepthPoint, defect.Depth);
}
}
else
sbContour.Append("轮廓是凸的，凸包和轮廓一样。rn");
}

 

 8.轮廓的成对几何直方图
    成对几何直方图的资料比较少，我是这么理解的。
    （1）轮廓保存的是一系列的顶点，轮廓是由一系列线段组成的多边形。对于看起来光滑的轮廓（例如圆），只是线段条数比较多，线段长度比较短而已。实际上，电脑中显示的任何曲线都由线段组成。
    （2）每两条线段之间都有一定的关系，包括它们（或者它们的延长线）之间的夹角，两条线段的夹角范围是：(0,180)。
    （3）每两条线段上的点之间还有距离关系，包括最短（小）距离、最远（大）距离，以及平均距离。最大距离我用了一个偷懒的计算方法，我把轮廓外界矩形的对角线长度看作了最大距离。
    （4）成对几何直方图所用的统计数据包括了夹角和距离。
    可以用函数cvCalcPGH来计算轮廓的成对几何直方图，示例代码如下：

轮廓的成对几何直方图

//生成成对几何直方图
Rectangle rect1 = contour1.BoundingRectangle;
float maxDist1= (float)Math.Sqrt(rect1.Width* rect1.Width+ rect1.Height* rect1.Height);//轮廓的最大距离：这里使用轮廓矩形边界框的对角线长度
int[] bins1= new int[] { 60,20 };
RangeF[] ranges1 = new RangeF[] { new RangeF(0f, 180f), new RangeF(0f, maxDist1) }; //直方图第0维为角度，范围在(0,180)，第2维为轮廓两条边缘线段的距离
DenseHistogram hist1 = new DenseHistogram(bins1, ranges1);
CvInvoke.cvCalcPGH(contour1.Ptr, hist1.Ptr);

 

 

轮廓的匹配
    如果要比较两个物体，可供选择的特征很多。如果要判断某个人的性别，可以根据他（她）头发的长短来判断，这很直观，在长发男稀有的年代准确率也很高。也可以根据这个人尿尿的射程来判断，如果射程大于0.50米，则是男性。总之，方法很多，不一而足。
    我们在上文中得到了轮廓的这么多特征，它们也可以用于进行匹配。典型的轮廓匹配方法有：Hu矩匹配、轮廓树匹配、成对几何直方图匹配。
1.Hu矩匹配
    轮廓的Hu矩对包括缩放、旋转和镜像映射在内的变化具有不变性。Contour<Point>.MatchShapes方法和cvMatchShapes函数可以很方便的实现对2个轮廓间的匹配。
2.轮廓树匹配
    用树的形式比较两个轮廓。cvMatchContourTrees函数实现了轮廓树的对比。
3.成对几何直方图匹配
    在得到轮廓的成对几何直方图之后，可以使用直方图对比的方法来进行匹配。如果您和我一样忘记了直方图的对比方式，可以看看我写的另一篇文章《颜色直方图的计算、显示、处理、对比及反向投影(How to Use Histogram? Calculate, Show, Process, Compare and BackProject)》。

    各种轮廓匹配的示例代码如下：

轮廓的匹配

//开始匹配
private voidbtnStartMatch_Click(objectsender, EventArgs e)
{
//准备轮廓（这里只比较最外围的轮廓）
Image<Bgr, Byte>image1 = new Image<Bgr,byte>((Bitmap)pbImage1.Image);
Image<Bgr, Byte>image2 = new Image<Bgr,byte>((Bitmap)pbImage2.Image);
Image<Gray, Byte>imageGray1 =image1.Convert<Gray, Byte>();
Image<Gray, Byte>imageGray2 =image2.Convert<Gray, Byte>();
Image<Gray, Byte>imageThreshold1 =imageGray1.ThresholdBinaryInv(newGray(128d), newGray(255d));
Image<Gray, Byte>imageThreshold2 =imageGray2.ThresholdBinaryInv(newGray(128d), newGray(255d));
Contour<Point>contour1 = imageThreshold1.FindContours(CHAIN_APPROX_METHOD.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, RETR_TYPE.CV_RETR_EXTERNAL);
Contour<Point>contour2 = imageThreshold2.FindContours(CHAIN_APPROX_METHOD.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, RETR_TYPE.CV_RETR_EXTERNAL);

//进行匹配
string result= "";
if (rbHuMoments.Checked)
result = MatchShapes(contour1, contour2);//Hu矩匹配
else if (rbContourTree.Checked)
result = MatchContourTrees(contour1, contour2);//轮廓树匹配
else if (rbPGH.Checked)
result = MatchPghHist(contour1, contour2);//成对几何直方图匹配
txtResult.Text += result;
}

//Hu矩匹配
private stringMatchShapes(Contour<Point>contour1, Contour<Point>contour2)
{
//匹配方法
CONTOURS_MATCH_TYPE matchType = rbHuI1.Checked ? CONTOURS_MATCH_TYPE.CV_CONTOUR_MATCH_I1 : (rbHuI2.Checked? CONTOURS_MATCH_TYPE.CV_CONTOURS_MATCH_I2 : CONTOURS_MATCH_TYPE.CV_CONTOURS_MATCH_I3);
Stopwatch sw = new Stopwatch();
sw.Start();
//匹配
double matchValue= contour1.MatchShapes(contour2, matchType);
sw.Stop();
double time= sw.Elapsed.TotalMilliseconds;
return string.Format("Hu矩匹配（{0:G}），结果：{1:F05}，用时：{2:F05}毫秒rn", matchType, matchValue, time);
}

//轮廓树匹配
private stringMatchContourTrees(Contour<Point>contour1, Contour<Point>contour2)
{
//生成轮廓树
double thresholdOfCreate= double.Parse(txtThresholdOfCreateContourTrees.Text);//生成轮廓树的阀值
IntPtr ptrTree1 = CvInvoke.cvCreateContourTree(contour1.Ptr,new MemStorage().Ptr, thresholdOfCreate);
IntPtr ptrTree2 = CvInvoke.cvCreateContourTree(contour2.Ptr, newMemStorage().Ptr, thresholdOfCreate);
//匹配
double thresholdOfMatch= double.Parse(txtThresholdOfMatchContourTrees.Text);//比较轮廓树的阀值
Stopwatch sw = new Stopwatch();
sw.Start();
double matchValue= CvInvoke.cvMatchContourTrees(ptrTree1, ptrTree2, MATCH_CONTOUR_TREE_METHOD.CONTOUR_TREES_MATCH_I1, thresholdOfMatch);
sw.Stop();
double time= sw.Elapsed.TotalMilliseconds;
return string.Format("轮廓树匹配（生成轮廓树的阀值：{0}，比较轮廓树的阀值：{1}），结果：{2:F05}，用时：{3:F05}毫秒rn", thresholdOfCreate, thresholdOfMatch, matchValue, time);
}

//成对几何直方图匹配
private stringMatchPghHist(Contour<Point>contour1, Contour<Point>contour2)
{
//生成成对几何直方图
Rectangle rect1 = contour1.BoundingRectangle;
float maxDist1= (float)Math.Sqrt(rect1.Width* rect1.Width+ rect1.Height* rect1.Height);//轮廓的最大距离：这里使用轮廓矩形边界框的对角线长度
int[] bins1= new int[] { 60,20 };
RangeF[] ranges1 = new RangeF[] { new RangeF(0f, 180f), new RangeF(0f, maxDist1) }; //直方图第0维为角度，范围在(0,180)，第2维为轮廓两条边缘线段的距离
DenseHistogram hist1 = new DenseHistogram(bins1, ranges1);
CvInvoke.cvCalcPGH(contour1.Ptr, hist1.Ptr);
Rectangle rect2 = contour2.BoundingRectangle;
float maxDist2= (float)Math.Sqrt(rect2.Width* rect2.Width+ rect2.Height* rect2.Height);
int[] bins2= new int[] { 60,20 };
RangeF[] ranges2 = new RangeF[] { new RangeF(0f, 180f), new RangeF(0f, maxDist2) };
DenseHistogram hist2 = new DenseHistogram(bins2, ranges2);
CvInvoke.cvCalcPGH(contour2.Ptr, hist2.Ptr);
//匹配
Stopwatch sw = new Stopwatch();
sw.Start();
double compareResult;
HISTOGRAM_COMP_METHOD compareMethod = rbHistCorrel.Checked ? HISTOGRAM_COMP_METHOD.CV_COMP_CORREL : (rbHistChisqr.Checked ? HISTOGRAM_COMP_METHOD.CV_COMP_CHISQR : (rbHistIntersect.Checked? HISTOGRAM_COMP_METHOD.CV_COMP_INTERSECT : HISTOGRAM_COMP_METHOD.CV_COMP_BHATTACHARYYA));
if (rbHistEmd.Checked)
{
//EMD
//将直方图转换成矩阵
Matrix<Single>matrix1 = FormProcessHist.ConvertDenseHistogramToMatrix(hist1);
Matrix<Single>matrix2 = FormProcessHist.ConvertDenseHistogramToMatrix(hist2);
compareResult = CvInvoke.cvCalcEMD2(matrix1.Ptr, matrix2.Ptr, DIST_TYPE.CV_DIST_L2, null, IntPtr.Zero, IntPtr.Zero, IntPtr.Zero, IntPtr.Zero);
matrix1.Dispose();
matrix2.Dispose();
}
else
{
//直方图对比方式
hist1.Normalize(1d);
hist2.Normalize(1d);
compareResult = CvInvoke.cvCompareHist(hist1.Ptr, hist2.Ptr, compareMethod);
}
sw.Stop();
double time= sw.Elapsed.TotalMilliseconds;
return string.Format("成对几何直方图匹配（匹配方式：{0}），结果：{1:F05}，用时：{2:F05}毫秒rn", rbHistEmd.Checked ? "EMD" : compareMethod.ToString("G"), compareResult, time);
}

 

  

    通过以上代码，可以计算出两个轮廓对比的值，但是这些值具体代表什么意义呢？实际上，我目前还不清楚，需要进行大量的试验才行。