影象處理中，要求特徵與背景的對比度高，同時，合適的影象分割也是解決問題的關鍵。
博主以前的方法，預設為特徵必然是最大的連通域，所以閾值化後，查詢輪廓，直接提取面積最大的輪廓即可。
但可能會存在另一種情況，不論怎麼閾值化和膨脹，想要的特徵被分成好幾塊，也即斷開了。此時，再加上一些不可**的干擾和雜訊，findcontours之後，會得到很多輪廓。
那麼問題來了，我們需要的是哪個輪廓，或者是哪幾個輪廓組合的區域？
本文的意義也在於此。
根據模板的凸包，求出影象中最相似的輪廓組合。
本方法，主要用到matchshapes函式，並基於這樣乙個前提：模板凸包的2/3部分，與模板凸包的相似度，大於模板凸包的1/2部分。
話不多說，上**。
void getalikecontours(std::vectorinputlist, cv::mat inputimage, std::vector&outputlist)
} //可能會存在空的輪廓，把他們刪除
for (int idx = contours.size() - 1; idx >= 0; idx--)
while (true)
int maxcontouridx = 0;
int maxcontourptnum = 0;
for (int index = contours.size() - 1; index >= 0; index--)
}//第二大輪廓
int secondcontouridx = 0;
int secondcontourptnum = 0;
for (int index = contours.size() - 1; index >= 0; index--)
}vectormaxlist;
vectormaxandseclist;
vectormaxlisthull;
vectormaxandseclisthull;
maxlist.insert(maxlist.end(), contours[maxcontouridx].begin(), contours[maxcontouridx].end());
maxandseclist.insert(maxandseclist.end(), contours[maxcontouridx].begin(), contours[maxcontouridx].end());
maxandseclist.insert(maxandseclist.end(), contours[secondcontouridx].begin(), contours[secondcontouridx].end());
convexhull(mat(maxlist), maxlisthull, true);
convexhull(mat(maxandseclist), maxandseclisthull, true);
double maxcontourscore = matchshapes(inputlist, maxlisthull, cv_contours_match_i1, 0);
double maxandseccontourscore = matchshapes(inputlist, maxandseclisthull, cv_contours_match_i1, 0);
if (maxcontourscore>maxandseccontourscore)
contours.erase(contours.begin() + secondcontouridx);
}}
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