基于机器视觉的加工控制过程中，对工件上待加工点的定位是关键，其难点在于构建一种形状描述方法，既要能实现形状匹配，又要能完成定位，且满足加工过程中的精度和实时性要求。为解决上述问题，提出了一种基于多边形拟合的形状匹配和定位算法。该方法针对平面二维(2D)轮廓，通过对轮廓进行多边形拟合，获取轮廓上关键点，然后构建形状描述子用于形状匹配，再利用这些关键点坐标进行定位计算，获得模板轮廓到目标轮廓的变换关系。结果表明，通过运用所提出的旋转不变性形状描述算法，可获得高精度、高实时性的形状匹配和定位算法。

随着三维扫描技术的迅猛发展, 点云数据的数据量变得异常庞大, 这对点云计算的性能提出了更高的要求。因此, 如何有效提高算法的执行效率一直是该领域的研究热点和难点。日益增大的数据量隐藏了丰富的三维(3D)形状模型, 将形状模型参与到点云计算过程中, 为提高点云计算的执行效率提供了一种新的方法和思路。利用3D几何特征分析技术, 获取与形状相关的特征参数, 并使其参与到点云分割过程中, 提出了形状分割方法。利用八叉树算法组织点云数据, 发现数据之间的相邻关系, 依靠点云数据的密度自适应地双向线性调整八叉树并建立数据索引。使用规则图形建立3D形状模型库, 实现模型与分割区域的匹配, 进而提取分割区域的形状参数, 为提高点云数据计算的精度和速度奠定基础。在分割效果和分割时间上, 对比了不同算法, 验证了基于形状的点云分割算法的可行性以及稳健性。

matlab ransac代码ShapeContexts 用于形状匹配和点对应的形状上下文。 忠实地实现了Belongie，Malik和Puzicha的“形状上下文”。 基于玫瑰直方图之间的卡方距离。 入门 这个小项目是Belongie，Malik和Puzicha的“形状上下文”的忠实实现。 它们可用于形状匹配以及从一个形状到另一个形状的点对应。 该方法计算从一个形状的玫瑰直方图到另一形状的玫瑰直方图的推土机距离，每个点一个直方图。 函数“ munkres.m”由曹操编写，最初是从这里开始的： 先决条件 为此，您需要在以下工具箱中安装Matlab：-image_toolbox -statistics_toolbox 如果要运行test_ransac.m，则必须安装Kovesi的matlab软件包，可以在这里找到它们： 版本控制 这是版本1，相当慢，将来我计划编写CUDA版本或它以及直方图的更新机制。 作者 阿德里安·萨特马里（Adrian Szatmari） 执照 此项目已获得MIT许可证的许可-有关详细信息，请参见文件 致谢 非常感谢Peter Kovesi和Yi Cao公开提供了他

idsc_shapematching 林海滨的形状匹配算法 我在此算法中解决了两个问题。 第一个是他的角度矩阵，该角度矩阵是在bellman_ford中计算的。 我认为矩阵是错误的，因为它无法实现旋转不变性和缩放不变性。 当我对矩阵求逆时，它可以！ 好吧，这意味着当您旋转大象并获得Elephant2时，两个轮廓Elephant1和Elephant2的匹配度应接近100％。 如果我不对矩阵求逆，则匹配点为70或80或更小。 但是当我进行反演时，匹配点达到98 99！ 我使用spfa优化bellman_ford。 其次，我解决了对称性问题。 它在Elephant.bmp和Elephant34.bmp中显示。

形状匹配数据集；kimia99 mpeg-7

实现模板匹配算法，在待测图像中寻找模板区域，计算中心点，角度。模板和待检测图像中的ROI区域大小不一致，光照不一致。识别率100%。抗干扰能力强。是个非常好的例子。

基于视觉伺服的LED芯片形状匹配算法研究.pdf

使用opencv实现halcon中算子find_scaled_shape_model的功能，具体功能参见博客https://blog.csdn.net/sillykog/article/details/83116793

屏幕内容编码的任意形状匹配

使用opencv实现halcon中算子find_scaled_shape_model的功能，具体功能参见博客https://blog.csdn.net/sillykog/article/details/83116793