什么是Shape Context
Shape Context是一个用于形状识别的，非常经典的特征（一串便于计算机处理的数字）提取方法，它由Serge Belongie和Jitendra Malik 于2002年在他们的文章“Shape matching and object recognition using shape contexts”中提出。这种特征提取方法使得计算机能够衡量形状之间的相似性，并且能够同时得出形状上的点对应关系。
Shape Context在表示形状时，首先会在形状的轮廓上采样N个点；而对每一个点来说，会利用其周围点的信息，为其提取一个向量，来表示这个点（具体的提取方法可以参考原始的论文）。如此一来，每一个形状便由N个向量来表示了；向量之间是可以衡量距离的，在确定这种距离的衡量方式后，便可以利用匈牙利（Hungarian）算法找出两个形状之间，N对N的最佳匹配关系了。当然文章的作者又进一步提出可以使用TPS（Thin Plate Spline）变换对待匹配的形状进行不断的形变，以取得更佳的匹配结果，这里便不做介绍。
相同形状轮廓点的匹配
不同形状轮廓点的匹配
利用Shape Context进行字符识别
利用Shape Context进行字符识别的过程，便是找出与待识别形状最相似模板库图像的过程。这个过程虽然思路比较简单，不过其中也有一些需要注意的东西，这里写一下我自己的做法。
1）模板字符库的准备
由于Shape Context可以在形状发生倾斜、位移、大小等平面变换时，都可以进行比较良好的匹配。所以与基于统计的模型不同，使用Shape Context特征的每一种字符只需要较少的模板就可以进行识别了。这里的实验对每一种字符仅使用一到两个模板，每一个模板都是由手工绘制的单像素轮廓图。
用于识别的字符模板库
2）形状点的采样
在使用Shape Context提取形状的特征时，首先会在形状轮廓上采样N个点。而实际输入图像的轮廓点个数一般是未知的，而根据图像大小的不同，这些点的坐标的大小也是不同的，因此需要对这些情况进行一些预处理。
当输入图像的轮廓点足够时，首先可以将图像中包含轮廓的最小区域截取出来，然后将这个区域中的轮廓采样N个点，最后将这些点的坐标保持长宽比缩放到[0-1]区间，以完成尺度归一化的目的。
对输入图像的轮廓点进行采样及归一化
而当输入图像的轮廓点个数不足时，我们可以将图像进行放大，待轮廓点个数足够时，再按上面的方法进行采样。不过需要注意的是，图像放大时候，原来的形状轮廓可能会变粗，因此还需要进行图像的细化操作，使得轮廓的宽度尽量保持单像素宽。
输入图像轮廓点个数不够时的处理
字符识别程序的演示
http://blog.csdn.net/raodotcong/article/details/9060529