python OpenCV计算HU不变矩

HU不变矩是一种基于图像轮廓的特征描述方法，能够对图像进行旋转、缩放、平移等变换后仍能保持不变的特性。计算HU不变矩需要使用OpenCV中的moments()函数来计算图像的矩，然后再使用HuMoments()函数将矩转换为HU不变矩。

以下是一个示例代码，展示如何使用OpenCV计算HU不变矩：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算图像矩
moments = cv2.moments(img)

# 计算HU不变矩
huMoments = cv2.HuMoments(moments)

# 将HU不变矩转换为对数形式
for i in range(0,7):
    huMoments[i] = -1 * np.sign(huMoments[i]) * np.log10(abs(huMoments[i]))

# 输出结果
print(huMoments)

在这个示例中，我们首先使用cv2.imread()函数读取一张灰度图像，然后使用cv2.moments()函数计算图像的矩。接着，使用cv2.HuMoments()函数将矩转换为HU不变矩，并将结果转换为对数形式。最后，输出计算结果。

相关问题

hu不变矩 python

Hu不变矩是一种用于图像识别和形状描述的特征。它具有图像形状的平移、尺度和旋转不变性。在使用opencv-python计算Hu不变矩时，首先需要计算图像的矩，然后通过HuMoments函数计算Hu不变矩。为了方便比较，通常会对计算出来的矩取对数，并将底数转换为10。Hu不变矩的应用包括图像形状匹配、图像形状区分和图像形状相似度计算。\[1\]

Hu不变矩的特性使得它在识别具有旋转、缩放、镜像和平移变换的相同或相似形状时非常有用。例如，对于固定形状的彩色帐篷障碍物，在无人机飞行过程中可能会发生缩放和平移，但其Hu不变矩值变化不大。而对于火焰这样的形状，由于其面积和轮廓的无规律变化，其Hu不变矩值也会呈现相应的无规律变化。\[2\]

Hu不变矩是通过二阶和三阶中心矩计算得到的7个不变矩组。具体的计算公式可以参考相关文献。\[2\]

总之，Hu不变矩是一种具有平移、灰度、尺度和旋转不变性的图像特征。它在图像识别和形状描述中有广泛的应用。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习图像特征提取—Hu矩（Hu不变矩）原理及代码](https://blog.csdn.net/weixin_42795788/article/details/124061341)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

Hu矩（Hu不变矩）代码

以下是计算Hu矩的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算图像的Hu矩
moments = cv2.moments(img)
huMoments = cv2.HuMoments(moments)

# 打印Hu矩
print("Hu Moments:")
for i in range(0,7):
    print("{:.5f}".format(huMoments[i][0]))

上述代码使用OpenCV库中的moments函数和HuMoments函数分别计算图像的矩和Hu矩，并打印输出。其中，Hu矩共有7个不变量，每个不变量都用一个浮点数来表示。使用上述代码可以得到一张图像的Hu不变矩。