python提取图像的归一化傅里叶描述子

提取图像的归一化傅里叶描述子的步骤如下：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。

2. 对图像进行二值化处理，可以使用阈值分割或自适应阈值分割。

3. 计算二值图像的边界，可以使用Canny边缘检测等算法。

4. 对边界进行特征提取，可以使用傅里叶描述子算法。傅里叶描述子是通过对边界曲线进行傅里叶变换得到的一组复数系数，用于描述曲线的形状特征。

5. 对傅里叶描述子进行归一化处理，使其具有旋转、平移和缩放不变性。

下面是一个python实现的简单示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

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

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(thresh, 100, 200)

# 计算边界的傅里叶描述子
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[0]
fourier_desc = cv2.dft(np.float32(cnt[:, 0, :]), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
fourier_desc = np.fft.fftshift(fourier_desc)

# 归一化傅里叶描述子
fourier_desc_norm = np.abs(fourier_desc) / np.abs(fourier_desc[0])

# 输出归一化傅里叶描述子
print(fourier_desc_norm)

需要注意的是，这只是一个简单示例，实际应用中可能需要对傅里叶描述子进行降维处理或者采用其他算法进行特征提取。