手势二值图提取5阶Hu矩特征,用matlab实现并作出详细解释
时间: 2023-09-07 19:04:59 浏览: 100
Hu矩MATLAB实现
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### 回答1:
手势二值图提取5阶Hu矩特征是一种基于图像处理的方法,可以用于识别手势。Hu矩是一种描述图像形状的特征向量,具有旋转、平移和缩放不变性。下面是用matlab实现手势二值图提取5阶Hu矩特征的步骤:
1. 读取手势二值图像,将其转换为灰度图像。
2. 计算二值图像的重心坐标,即图像的质心。
3. 计算图像的归一化中心矩,用来消除图像的平移不变性。其中,归一化中心矩的计算公式为:
u20 = m20 / m00 - x^2
u02 = m02 / m00 - y^2
u11 = m11 / m00 - x * y
其中,m20、m02和m11分别为二阶矩,x和y为重心坐标。
4. 计算图像的归一化中心矩的不变矩,用来消除图像的旋转不变性。其中,5阶Hu矩的计算公式为:
Hu1 = u20 + u02
Hu2 = (u20 - u02)^2 + 4 * u11^2
Hu3 = (u30 - 3 * u12)^2 + (3 * u21 - u03)^2
Hu4 = (u30 + u12)^2 + (u21 + u03)^2
Hu5 = (u30 - 3 * u12) * (u30 + u12) * ((u30 + u12)^2 - 3 * (u21 + u03)^2) + (3 * u21 - u03) * (u21 + u03) * (3 * (u30 + u12)^2 - (u21 + u03)^2)
其中,u30、u03和u12、u21分别为三阶和二阶中心矩,计算公式为:
u30 = m30 / m00 - 3 * x * u20 + 2 * x^3
u03 = m03 / m00 - 3 * y * u02 + 2 * y^3
u12 = m12 / m00 - x * u02 - y * u11 + x^2 * u11 + x * y^2 * u20
u21 = m21 / m00 - x * u11 - y * u02 + y^2 * u11 + x^2 * u02
5. 将计算得到的5阶Hu矩特征向量作为手势的唯一标识。
上述步骤可以用matlab中的图像处理工具箱函数实现。其中,imread函数用于读取图像,graythresh函数用于计算二值化阈值,bwconvhull函数用于计算图像的凸包,regionprops函数用于计算图像的重心坐标和二阶中心矩。代码如下:
% 读取手势二值图像
I = imread('gesture.png');
% 将图像转换为灰度图像
I = rgb2gray(I);
% 二值化图像
level = graythresh(I);
BW = imbinarize(I, level);
% 计算图像的凸包
BW = bwconvhull(BW);
% 计算图像的重心坐标和二阶中心矩
stats = regionprops(BW, 'Centroid', 'Centroid', 'Image', 'BoundingBox');
x = stats.Centroid(1);
y = stats.Centroid(2);
m20 = stats.Image(:, :, 1) .* ((1:size(stats.Image, 2))' - x).^2;
m02 = stats.Image(:, :, 1) .* ((1:size(stats.Image, 1)) - y).^2;
m11 = stats.Image(:, :, 1) .* ((1:size(stats.Image, 1))' - y) .* ((1:size(stats.Image, 2)) - x);
m20 = sum(m20(:));
m02 = sum(m02(:));
m11 = sum(m11(:));
% 计算归一化中心矩
u20 = m20 / stats.Area - x^2;
u02 = m02 / stats.Area - y^2;
u11 = m11 / stats.Area - x * y;
% 计算5阶Hu矩
Hu1 = u20 + u02;
Hu2 = (u20 - u02)^2 + 4 * u11^2;
Hu3 = (u30 - 3 * u12)^2 + (3 * u21 - u03)^2;
Hu4 = (u30 + u12)^2 + (u21 + u03)^2;
Hu5 = (u30 - 3 * u12) * (u30 + u12) * ((u30 + u12)^2 - 3 * (u21 + u03)^2) + (3 * u21 - u03) * (u21 + u03) * (3 * (u30 + u12)^2 - (u21 + u03)^2);
% 输出5阶Hu矩特征向量
Hu = [Hu1, Hu2, Hu3, Hu4, Hu5];
disp(Hu);
以上就是手势二值图提取5阶Hu矩特征的详细解释和matlab实现步骤。
### 回答2:
手势二值图提取5阶Hu矩特征是指在手势识别中,首先将图像转化为二值图像(只有黑白两种颜色),然后利用Hu矩来描述这个二值图像的特征。Hu矩是一种形状描述符,可以用来表示图像的形状特征,具有旋转、平移和缩放不变性。
在MATLAB中,可以使用以下步骤实现手势二值图的提取和5阶Hu矩特征计算。
1. 读取图像并转化为灰度图像。
2. 对灰度图像进行二值化处理,将其转化为二值图像。可以使用适当的阈值方法,如全局阈值、自适应阈值等。
3. 计算二值图像的几何矩。几何矩是图像的属性,表示整个图像或其中某个区域的几何特性。可以使用`regionprops`函数来计算几何矩,该函数可以计算图像的各个属性,如面积、周长、中心点等。
4. 基于几何矩,计算5阶Hu矩特征。Hu矩是由几何矩经过一系列变换得到的,可以使用`hu Moments`函数来计算Hu矩。该函数将几何矩作为输入,返回计算得到的7个Hu矩的值。
5. 使用得到的Hu矩特征进行手势识别。Hu矩具有旋转、平移和缩放不变性,可以用作图像的特征向量,用于比较和识别图像。
总结起来,通过MATLAB实现手势二值图提取5阶Hu矩特征的步骤包括读取图像、灰度化、二值化、计算几何矩、计算5阶Hu矩特征和手势识别。该方法可以对手势图像进行特征提取,并利用Hu矩来表示图像的形状特征,进而用于手势识别和比较。
### 回答3:
手势二值图提取5阶Hu矩特征的过程如下:
1. 导入手势二值图:首先,将手势二值图导入到Matlab中。
2. 计算几何矩:使用Matlab的内置函数计算手势二值图的几何矩。几何矩是描述图像形状特征的数学工具,它们包含了图像的像素信息。
3. 计算归一化中心矩:通过归一化操作来消除图像尺度和旋转的影响,计算归一化中心矩。
4. 计算Hu矩特征:利用归一化中心矩计算Hu矩特征。Hu矩是一组综合表示图像全局形状特征的矩描述符,它具有旋转、平移和尺度不变性。
5. 提取5阶Hu矩特征:从计算得到的Hu矩特征中,选择对应于5阶的Hu矩特征值,作为手势二值图的特征表示。
6. 解释特征含义:可以将Hu矩特征值表示为一个数值向量,每个元素都代表了手势的某个形状特征。例如,第一个特征值代表手势的整体形状,第二个特征值代表手势的旋转不变性等等。
总结起来,通过以上步骤,可以使用Matlab实现对手势二值图的特征提取,并得到5阶Hu矩特征。这些特征值可以用于手势识别、姿势识别等领域,提供更全面和准确的手势信息。
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