轮廓的查找、表达、绘制、特性及匹配
轮廓的查找、表达、绘制、特性及匹配(How to Use Contour? Find, Component, Construct, Features & Match)
作者：王先荣
前言
轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。前面讲了如何根据色彩及色彩的分布（直方图对比和模板匹配）来进行匹配，现在我们来看看如何利用物体的轮廓。包括以下内容：轮廓的查找、表达方式、组织方式、绘制、特性、匹配。
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：
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( new Gray(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：
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
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
[DllImport( " cv200.dll " )]
public static extern void cvStartReadChainPoints(IntPtr ptrChain,IntPtr ptrReader);
// 读取Freeman链码的点
[DllImport( " cv200.dll " )]
public static extern 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 struct MCvChainPtReader
{
// seqReader
public MCvSeqReader seqReader;
/// char
public byte code;
/// POINT->tagPOINT
public Point pt;
/// char[16]
[System.Runtime.InteropServices.MarshalAsAttribute(System.Runtime.InteropServices.UnmanagedType.ByValTStr, SizeConst = 16 )]
public string deltas;
}
// 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：
private void TravelContour(Contour < Point > contour, ref int total, ref StringBuilder sbContour)
{
if (contour != null )
{
sbContour.Append( " ------------------------\r\n " );
sbContour.AppendFormat( " 轮廓{0}，右节点：{1}，下级节点：{2}，外接矩形：（{3}）\r\n " , total, contour.HNext != null , contour.VNext != null , contour.BoundingRectangle);
sbContour.AppendFormat( " 包含{0}个点（面积：{1}，周长：{2}）：\r\n " , contour.Total, contour.Area, contour.Perimeter);
for ( int i = 0 ; i < contour.Total; i ++ )
sbContour.AppendFormat( " {0}, " , contour[i]);
sbContour.Append( " \r\n " );
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：
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：
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：
private void GetDominantPointsInfo(Contour < Point > contour, ref StringBuilder sbContour, ref Image < Bgr, Byte > imageResult, double parameter1, double parameter2, double parameter3, double parameter4, 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：\r\n " , seq.Total);
for ( int i = 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( " \r\n " );
}
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}\r\n错误文件：{3}，函数名：{4}，行：{5}，错误内部描述：{6}\r\n " , 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}\r\n " , 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：
private void GetEdgeInfo(Contour < Point > contour, string edge, 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 ( int i = 0 ; i < points.Length; i ++ )
ps[i] = new Point(( 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, out center, 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。\r\n " );
}
}
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：
private void GetMomentsInfo(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 ( int xOrder = 0 ; xOrder <= 3 ; xOrder ++ )
{
for ( int yOrder = 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}\r\n " , 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}\r\n " , 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。
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：
private void GetConvexInfo(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 ( int i = 0 ; i < convexHull.Total; i ++ )
{
Point p = convexHull[i];
points[i] = p;
sbContour.AppendFormat( " {0}, " , p);
}
sbContour.Append( " \r\n " );
imageResult.DrawPolyline(points, true , new Bgr(lblConvexColor.BackColor), 2 );
MCvConvexityDefect defect;
sbContour.AppendFormat( " 轮廓有{0}个缺陷，依次为：\r\n " , defects.Total);
for ( int i = 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}\r\n " , i, defect.StartPoint, defect.EndPoint, defect.DepthPoint, defect.Depth);
}
}
else
sbContour.Append( " 轮廓是凸的，凸包和轮廓一样。\r\n " );
}
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：
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：
private void btnStartMatch_Click( object sender, 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( new Gray(128d), new Gray(255d));
Image < Gray, Byte > imageThreshold2 = imageGray2.ThresholdBinaryInv( new Gray(128d), new Gray(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);
/* if (contour1.Perimeter / 50 > 2 && contour2.Perimeter / 50 > 2)
{
contour1 = contour1.ApproxPoly(contour1.Perimeter / 50, 2, new MemStorage()); //对轮廓进行多边形逼近（参数设为轮廓周长的1/50）
contour2 = contour2.ApproxPoly(contour2.Perimeter / 50, 2, new MemStorage());
} */
// 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 string MatchShapes(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\r\n " , matchType, matchValue, time);
}
// 轮廓树匹配
private string MatchContourTrees(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, new MemStorage().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\r\n " , thresholdOfCreate, thresholdOfMatch, matchValue, time);
}
// 成对几何直方图匹配
private string MatchPghHist(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\r\n " , 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。
