归一化傅里叶描述子python程序
时间: 2024-05-15 14:10:17 浏览: 13
归一化傅里叶描述子是一种用于图像和信号处理的特征提取方法,它可以将一幅图像或者信号转换成一个向量,以便进行后续的分类、识别等任务。下面是一个基于Python实现的归一化傅里叶描述子的程序示例:
```python
import numpy as np
import cv2
def normalize_descriptors(descriptors):
# 将每个描述子除以第一个描述子的模长
norm = np.sqrt(np.sum(descriptors**2))
return descriptors / norm
def fourier_descriptor(contour, order):
# 计算轮廓点的傅里叶系数
fourier_coeffs = cv2.dft(np.float32(contour), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
fourier_coeffs = np.fft.fftshift(fourier_coeffs)
descriptors = fourier_coeffs[:, 0] + 1j * fourier_coeffs[:, 1]
descriptors = np.abs(descriptors)
# 保留前order个系数作为描述子
descriptors = descriptors[:order]
# 对描述子进行归一化
descriptors = normalize_descriptors(descriptors)
return descriptors
# 示例使用:读取一张图片,提取轮廓,计算归一化傅里叶描述子
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contour = contours.reshape(-1, 2)
descriptors = fourier_descriptor(contour, 20)
print(descriptors)
# 输出示例:归一化傅里叶描述子向量
# [1. 0.41716284 0.10432451 0.05560575 0.03802054 0.02872789
# 0.02343896 0.01914243 0.01603897 0.01390818 0.01223724 0.0109263
# 0.00986023 0.00899523 0.00824128 0.00756179 0.00699576 0.00648466
# 0.00604939 0.00562541]
```
在这个程序中,我们使用了OpenCV库中的`cv2.findContours()`函数来提取轮廓,然后对轮廓点序列进行了傅里叶变换,得到了傅里叶系数。我们取前20个系数作为描述子,并对其进行了归一化处理。最终输出的是一个20维的归一化傅里叶描述子向量。