（一）知识点
①轮廓匹配主要基于Hu矩的特性（放缩不变性，旋转不变性）
图像的矩特征 - ☆Ronny丶 - 博客园 (cnblogs.com)
②具体方法
（二）API
① moments()【计算几何矩】
Moments moments( InputArray array, bool binaryImage = false );
参数解释(OpenCV: Structural Analysis and Shape Descriptors
binaryImage:如果为 true，则所有非零图像像素都被视为 1。该参数仅用于图像。其实就相当于一个二值化了，只不过阈值为无限接近0但不等于0
moments()返回Moments类
②HuMoments()【计算Hu矩】
void HuMoments( const Moments& moments, double hu[7] ); //主要是计算7个Hu（图像不变性，第7个除外，会应反射而改变）
void HuMoments( const Moments& m, OutputArray hu ); //参二输出一个Mat类的Hu
这是一个重载的成员函数，为方便起见而提供。它与上述函数的不同之处仅在于它接受的参数。
OpenCV: Structural Analysis and Shape Descriptors
③matchShapes()【基于轮廓Hu的匹配计算】
double matchShapes( InputArray contour1, InputArray contour2,
int method, double parameter );
参数结束：
InputArray contour1:可以是Mat类的轮廓1（但是用轮廓1的Hu值更准确）
InputArray contour2:可以是Mat类的轮廓2（但是用轮廓2的Hu值更准确）
int method:计算两轮廓（两轮廓Hu值的方式）见下图
(三）代码展示
（四）运行效果
