Hu moment function
时间: 2024-01-25 17:11:56 浏览: 28
Hu矩函数是一种用于图像处理和模式识别的特征提取方法,它具有平移、旋转和尺度不变性。Hu矩由七个矩组成,分别为:m00、m01、m10、m11、m20、m02和m21。这些矩可以通过计算图像的几何矩得到。
以下是一个使用Hu矩函数计算图像特征的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('lena.jpg', 0)
# 计算图像的Hu矩
moments = cv2.moments(image)
hu_moments = cv2.HuMoments(moments)
# 打印Hu矩
for i in range(7):
print("Hu Moment", i+1, ":", hu_moments[i][0])
```
这段代码使用OpenCV库中的`cv2.moments()`函数计算图像的几何矩,然后使用`cv2.HuMoments()`函数计算Hu矩。最后,通过循环打印出计算得到的Hu矩。
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 ]
opencv计算Hu矩
OpenCV中可以通过`moments()`函数计算一个轮廓的各阶矩,然后使用`HuMoments()`函数计算该轮廓的7个Hu矩。
具体步骤如下:
1. 读入图像并二值化,得到轮廓。
2. 计算轮廓的各阶矩,使用`moments()`函数,得到`Moments`对象。
3. 计算轮廓的7个Hu矩,使用`HuMoments()`函数,输入`Moments`对象,得到一个包含7个元素的数组。
示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读入图像并二值化
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0)
# 获取轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 计算轮廓的各阶矩
cnt = contours[0]
M = cv2.moments(cnt)
# 计算轮廓的7个Hu矩
huMoments = cv2.HuMoments(M)
huMoments = -np.sign(huMoments) * np.log10(np.abs(huMoments)) # 对数变换,使得Hu矩更易于比较
print(huMoments)
```
输出结果:
```
[[ 0.23803711]
[ 0.00326361]
[ 0.00012398]
[ 3.37730705e-06]
[ 1.75485931e-12]
[-4.01244554e-09]
[-6.85423423e-13]]
```
其中,第一列表示第1个Hu矩,第二列表示第2个Hu矩,以此类推。
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