マッチングって何?

雇用形態も、フルタイムの社員から契約社員、あるいは仕事ごとの委託契約など、ますます多様化しています。 今後は、マルチジョブ、つまり複数の仕事を持つ人も増えていくと考えられます。 こういった多様な雇用関係を調整するのが、マッチングという作業です。

最大マッチングってどうやるの?

のステップで最大マッチングにすることができる。 極大マッチングではないマッチングから最大マッチングを求める場合は、まず辺を追加し、極大マッチング（これ以上辺が追加できない）にしてから最大マッチングを求めていきましょう。 さて、最初に紹介した問題をマッチングを使って解いてみましょう。

マッチングのできる形状は何ですか?

マッチングのできる形状は【図3】の面取り形状と【図4】のR形状が代表的です。 面取り形状では面取りラインを延長して抜き形状を作ることで対策できます。 R形状では【図4】（b）に示すように形状に忠実にマッチング部分を作ると失敗します。

特徴量マッチングって何?

特徴量マッチングとは、異なる画像でそれぞれ抽出した特徴量の対応付けのことです。 で登場する技術です。 OpenCVには、以下のライブラリが用意されています。 今回は、OpenCV 3 + Python 3 を使って、下記のような、回転、ズームした画像の特徴量マッチングをしてみます。 OpenCV (Open Source Computer Vision Library)はBSDライセンスの映像/画像処理ライブラリ集です。 画像のフィルタ処理、テンプレートマッチング、物体認識、映像解析、機械学習などのアルゴリズムが多数用意されています。