用python提取图像的归一化傅里叶描述子特征

要提取图像的归一化傅里叶描述子特征，需要进行以下步骤：

1. 将图像转化为灰度图像，并进行二值化处理（将图像转化为黑白色）。

2. 对二值化后的图像进行边界提取，得到图像的边界点集。

3. 对边界点集进行傅里叶变换，得到图像的傅里叶描述子。

4. 对傅里叶描述子进行归一化处理，得到图像的归一化傅里叶描述子特征。

下面是用Python实现上述步骤的代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转化为灰度图像
img = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 边界提取
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = contours[0]

# 傅里叶描述子计算
fourier_desc = cv2.dft(np.float32(cnt), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
fourier_desc = np.fft.fftshift(fourier_desc)

# 归一化傅里叶描述子计算
norm_fourier_desc = cv2.normalize(np.abs(fourier_desc), None, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)

# 输出归一化傅里叶描述子特征
print(norm_fourier_desc)

在上述代码中，使用了OpenCV库中的cv2模块来完成图像处理和傅里叶描述子计算。具体来说，使用了cv2.cvtColor()函数将图像转化为灰度图像，cv2.threshold()函数进行二值化处理，cv2.findContours()函数进行边界提取，cv2.dft()函数进行傅里叶描述子计算，cv2.normalize()函数进行归一化处理。最后输出了归一化傅里叶描述子特征。