严格来讲矩是概率与统计中的一个概念,是随机变量的一种数字特征.设 x 为随机变量,C为常数,则量E[(x−c)^k]称为X关于C点的k阶矩.比较重要的两种情况如下: 1.c=0,这时a_k=E(X^k)称为X的k阶原点矩; 2.c=E(X),这时μ_k=E[(X−EX)^k]称为X的k阶中心矩 一阶原点矩就是期望,一阶中心矩μ_1=0,二阶中心矩μ_2就是X的方差Var(X).在统计学上,高于4阶的矩极少使用,μ_3可以去衡量分布是否有偏,μ_4可以衡量分布(密度)在均值拘谨的陡峭程度.对于数学

关键词:Hu矩,SVM,OpenCV 在图像中进行目标物识别,涉及到特定区域内是否存在目标物,SVM可在样本量较少情况下对正负样本(图片中前景背景)做出良好区分,图片基本特征包括诸如HOG.LBP.HAAR等,在具体进行物体检测时考虑结合待检测物特点利用或设计新特征进行训练并分类.本文以几何不变矩为例说明OpenCV中SVM分类器的一般使用过程,下面依次简述Hu矩函数.SVM参数设置及实例演示. 1.Hu求解 double M[7];//Hu矩输出 Moments mo; //矩变量 src=i

目录 1 什么是图像矩? 2 如何计算图像矩 2.1 质心获取 2.2 中心矩 2.3 Hu矩 3 基于Hu矩实现形状匹配 3.1 Hu矩的计算 3.2 基于matchShapes函数计算两个图形之间的距离 4 代码 4.1 Hu矩计算 4.2 形状匹配 5 参考 在这篇文章中,我们将展示如何使用Hu Moments进行形状匹配.您将学习以下内容 什么是图像矩? 如何计算图像矩? 什么是图像矩不变量(或胡时刻)? 如何使用OpenCV计算图像的Hu图像矩? 如何使用Hu图像矩来找到两个形状之间的

https://blog.csdn.net/jiake_yang/article/details/52589063 [OpenCV3.3]通过透视变换矫正变形图像 https://blog.csdn.net/rrrfff/article/details/77340641 OPENCV提供了输入图像直接进行hu矩匹配的函数,返回的是两个图像或轮廓之间hu矩的相似度: double cvMatchShapes(const void*object1,const void*object2,int met

计算矩的目的 从一幅图像计算出来的矩集,不仅可以描述图像形状的全局特征,而且可以提供大量关于该图像不同的几何特征信息,如大小,位置.方向和形状等.这种描述能力广泛应用于各种图像处理.计算机视觉和机器人技术领域的目标识别与方位估计中.同时矩函数在图像分析中也有着广泛的应用,如模式识别.目标分类.目标识别与方位估计.图像的编码与重构等. 矩的计算:moments 函数 moments 函数可以很方便的计算出多边形区域的最高三阶空间矩,中心矩和归一化中心矩. Moments moments(Input

原文地址  http://blog.csdn.NET/daijucug/article/details/7535370 [图像算法OpenCV]几何不变矩--Hu矩 一 原理 几何矩是由Hu(Visual pattern recognition by moment invariants)在1962年提出的,具有平移.旋转和尺度不变性. 定义如下: ① (p+q)阶不变矩定义: ② 对于数字图像,离散化,定义为: ③ 归一化中心矩定义: ④Hu矩定义 -----------------------

[图像算法]图像特征: ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一 原理 几何矩是由Hu(Visual pattern recognition by moment invariants)在1962年提出的,具有平移.旋转和尺度不变性. 定义如下: ① (p+q)阶不变矩定义: ② 对

close all; clear all; I1=imread('lena.bmp'); angle=; T=[cos(angle),sin(angle),;-sin(angle),cos(angle),;,,]; t1 = maketform('affine',T); I2 = imtransform(I1,t1,);%旋转 I2=imresize(I2,0.5);%缩放 figure; imshow(I1); figure; imshow(I2); H1=Humoment(I1) H2=Hu

参考 1. 图像不变性特征: 2. matlab实现: 3. HU矩和Zernike矩: 完

图像矩描述了图像的全局特征 一阶矩与形状有关 二阶距显示曲线围绕直线平均值的扩展程度 三阶矩是关于平均值的对称性测量 由二阶和三阶矩可以导出7个不变矩,不变矩是图像的统计特性,满足平移.伸缩.旋转的不变性

前言 滑块拼图验证码的失败难度在于每次图片上缺口位置不一样,需识别图片上拼图的缺口位置,使用python的OpenCV库来识别到 环境准备 pip 安装 opencv-python pip installl opencv-python OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,提供了很多处理图片.视频的方法. OpenCV库提供了一个方法(matchTemplate()):从一张较大的图片中搜索一张较小图片,计算出这张大图上各

对于一个区域,怎么进一步针对区域内部特征进行处理呢 ? 首先,我们要提取出来内部的某些特征才能说话,下面提取一些简单的特征,话不多说见代码: 1.平均数及方差参数: Mat tempMean, tempStddv; double MEAN, STDDV;// mean and standard deviation of the flame region ]; //cout << "mean=" << m << endl; meanStdDev(fla

效果图: 代码: // FindGravity.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/hi

//利用曲线逼近,计算逼近曲线的长度 //首先创建一个逼近曲线 vector<Point2f> approx; approxPolyDP(contours[i], approx, 2, true); arcLength(contours[i], false); double dstLength = arcLength(approx, true);

double Time = (double)cvGetTickCount();//  算法过程Time = (double)cvGetTickCount() - Time ; printf( "run time = %gms\n", Time /(cvGetTickFrequency()*1000) );//毫秒 printf( "run time = %gs\n", Time /(cvGetTickFrequency()*1000000) );//秒

我们在检测图像的边缘图时,有时需要检测出直线目标,hough变换检测出直线后怎么能更进一步的缩小区域呢?其中,可以根据距离来再做一判断,就涉及到了点与直线的距离问题. 点到直线距离代码如下: //=================================排除干扰直线============================================ // 根据中心点与直线的距离 排除干扰直线 // 点(x0,y0)到直线Ax+By+C=0的距离为d = (A*x0+B*y0+C)/s

vector<vector<Point>> vec_point;vector<Vec4i> hireachy;findContours(img_canny1, vec_point, hireachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));//绘制轮廓img3 = Mat::zeros(img1.size(),CV_8UC1);float maxw = 0;float maxh = 0;double degree =

#coding:utf-8 #第一种方式 很慢很慢 自己写的如何计算均值 ''' import cv2 import os def access_pixels(frame): print(frame.shape) #shape内包含三个元素:按顺序为高.宽.通道数 height = frame.shape[0] weight = frame.shape[1] channels = frame.shape[2] value_b = 0 value_g = 0 value_r = 0 print("

在OpenCV中,可以很方便的计算多边形区域的3阶特征矩,opencv中的矩主要包括以下几种:空间矩,中心矩和中心归一化矩. class Moments { public: ...... // 空间矩 double m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03; // 中心矩 double mu20, mu11, mu02, mu30, mu21, mu12, mu03; // 中心归一化矩 double nu20, nu11, nu02, n

opencv中的矩主要包括以下几种:空间矩,中心矩和中心归一化矩. class Moments { public: ...... // 空间矩 double m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03; // 中心矩 double mu20, mu11, mu02, mu30, mu21, mu12, mu03; // 中心归一化矩 double nu20, nu11, nu02, nu30, nu21, nu12, nu03; } 空间矩的