回答

在Python中实现钥匙锯齿形状的相似度检测，可通过以下步骤结合图像处理和特征匹配技术实现：

1. 图像预处理

使用OpenCV提取钥匙轮廓，将锯齿形状转换为二值化图像：

import cv2
import numpy as np

def preprocess_image(image_path):
    # 读取图像并灰度化
    img = cv2.imread(image_path, 0)
    # 高斯模糊降噪
    blurred = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
    # 自适应阈值二值化
    _, binary = cv2.threshold(blurred, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
    # 寻找轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 提取最大轮廓（假设钥匙是图像主体）
    max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
    return max_contour

2. 特征向量化

将轮廓的锯齿形状转换为特征向量（如坐标序列）：

def contour_to_features(contour):
    # 提取轮廓点坐标
    points = np.squeeze(contour)
    # 归一化坐标（消除位置和尺度差异）
    points = (points - np.min(points, axis=0)) / (np.max(points, axis=0) - np.min(points, axis=0))
    return points.flatten()  # 展平为一维向量

3. 相似度计算

使用余弦相似度或动态时间规整（DTW）比较特征向量：

方法一：余弦相似度

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def cosine_similarity_compare(vec1, vec2):
    return cosine_similarity([vec1], [vec2])[0][0]

方法二：动态时间规整（DTW）

适用于锯齿序列长度不一致的情况：

from dtaidistance import dtw

def dtw_distance(seq1, seq2):
    return dtw.distance(seq1, seq2)

4. 综合应用示例

# 加载并处理两把钥匙的图像
contour1 = preprocess_image("key1.jpg")
contour2 = preprocess_image("key2.jpg")

# 转换为特征向量
vec1 = contour_to_features(contour1)
vec2 = contour_to_features(contour2)

# 计算相似度
similarity = cosine_similarity_compare(vec1, vec2)
print(f"余弦相似度: {similarity:.2f}")

# 若锯齿序列长度不同，使用DTW
distance = dtw_distance(contour1.flatten(), contour2.flatten())
print(f"DTW距离: {distance:.2f}")

关键点图像预处理：通过二值化和轮廓提取分离锯齿形状。特征表示：将轮廓点归一化为固定长度的向量，消除位置和尺度影响。相似度算法：余弦相似度：适合向量维度一致的场景。DTW：适合处理锯齿序列长度不一致或局部形变的情况。

通过上述方法，可有效检测钥匙锯齿形状的相似性，适用于安防系统或工业检测等场景。