提取图像的颜色矩特征,分别对彩色图像的三个通道求均值、方差和偏移的python代码
时间: 2024-04-29 11:22:55 浏览: 12
以下是一个Python示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def color_moments(img):
# 将图像转换为HSV格式
hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2HSV)
channels = cv2.split(hsv_img)
moments = []
for channel in channels:
# 计算颜色矩
moment = cv2.moments(channel)
# 提取特征值
mean = moment['m10'] / moment['m00']
var = np.sqrt(moment['m20'] / moment['m00'] - mean ** 2)
skewness = (moment['m30'] / moment['m00'] - 3 * mean * var ** 2 - mean ** 3) / var ** 3
kurtosis = (moment['m40'] / moment['m00'] - 4 * mean * moment['m30'] / moment['m00'] + 6 * mean ** 2 * var ** 2 - 3 * mean ** 4) / var ** 4
moments.extend((mean, var, skewness, kurtosis))
return moments
```
该函数将输入图像转换为HSV格式,并对其三个通道分别计算颜色矩,然后提取均值、方差、偏度和峰度等特征,最后将所有特征拼接成一个向量作为特征向量返回。如果要对其他类型的图像提取颜色矩特征,可以将COLOR_RGB2HSV参数替换为其他合适的颜色空间。