//进行比对 -- 比较这两个轮廓所对应的HU矩的距离 有多远 //cvMatchShapes函数参数（轮廓1，轮廓2，方法） //计算第一个轮廓的普通矩和中心距 ， 然后计算这个矩形的HU矩（HU距的7个数值保存在ma的数组里） //的哥个轮廓同上(HU距保存在mb中) //然后比较这两个HU距的相似性 //方法参数有3个 参数分别是1,2,3 三种计算方法 测试图片：

 

 

#include <opencv\cv.h>
#include <opencv\highgui.h>
#include <opencv\cxcore.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

/*
*函数功能:获取输入图像 的轮廓
*
*输入: 
*srcIn : 单通道图像
*
*返回:
*CvSeq* : 存储轮廓信息
*
*/
 
CvSeq* getImageContour(IplImage* srcIn){
 
	IplImage* src;
	src = cvCreateImage(cvGetSize(srcIn),8,1);
	//拷贝图像 
	cvCopy(srcIn,src);
 
	//创建空间 
	CvMemStorage* mem = cvCreateMemStorage(0);
	//结构体 (mem和seq属于同一个地址<当释放的时候只要释放一个就行了>)
	CvSeq* seq;
 
	if(!mem){
		printf("mem is null");
	}
 
	//二值化图像
	cvThreshold(src,src,100,255,0);
 
	//计算图像轮廓 计算后的轮廓信息不能释放 在后面需要用到
	cvFindContours(src,mem,&seq,sizeof(CvContour),CV_RETR_CCOMP);
 
	//释放图像空间
	cvReleaseImage(&src);
 
	//返回轮廓信息
	 return seq;
 
}
 

int main(int argc, char* argv[]){
 
	//加载图像1
	IplImage* src1 = cvLoadImage("C:\\Users\\zxl\\Desktop\\1.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
	//获取图像1的轮廓
	CvSeq* contour1;
	contour1 = getImageContour(src1);

	//加载图像2
	IplImage* src2 = cvLoadImage("C:\\Users\\zxl\\Desktop\\3.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
	//获取图像2的轮廓
	CvSeq* contour2;
	contour2 = getImageContour(src2);
 
	//进行比对  -- 比较这两个轮廓所对应的HU矩的距离 有多远
	double result;
	//cvMatchShapes函数参数（轮廓1，轮廓2，方法）
	//计算第一个轮廓的普通矩和中心距 ， 然后计算这个矩形的HU矩（HU距的7个数值保存在ma的数组里）
	//的哥个轮廓同上(HU距保存在mb中) 
	//然后比较这两个HU距的相似性 
	//方法参数有3个 参数分别是1,2,3 三种计算方法
	result = cvMatchShapes(contour1,contour2,1);
	//输出结果 结果越小 相似度越高
	printf("result is %f \n",result);
 
	//释放轮廓存储空间
	cvReleaseMemStorage(&contour1->storage);
	cvReleaseMemStorage(&contour2->storage);
 
	//释放图像空间
	cvReleaseImage(&src1);
	cvReleaseImage(&src2);
	
	return 0;
 
}
 

 

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