用python提取图像的归一化傅里叶描述子特征
时间: 2023-11-11 09:07:57 浏览: 92
以下是用Python提取图像的归一化傅里叶描述子特征的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def normalize_contour(contour):
# 将轮廓缩放到[0, 1]范围内
contour -= contour.min(axis=0)
contour /= contour.max()
return contour
def get_fourier_descriptors(contour, num_descriptors):
# 归一化轮廓
contour = normalize_contour(contour)
# 计算轮廓的傅里叶描述子
fourier_result = np.fft.fft(contour[:, 0] + contour[:, 1]*1j)
descriptors = np.fft.fftshift(fourier_result)[:num_descriptors]
# 将描述子的实部和虚部合并成一个向量
descriptors = np.concatenate((descriptors.real, descriptors.imag))
# 取描述子的模长作为特征向量
descriptors = np.abs(descriptors)
# 归一化特征向量
descriptors /= descriptors.sum()
return descriptors
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 提取图像轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# 取第一个轮廓,并提取其傅里叶描述子特征
contour = contours[0]
descriptors = get_fourier_descriptors(contour, num_descriptors=10)
print(descriptors)
```
该代码使用OpenCV库提取图像轮廓,并调用`get_fourier_descriptors`函数计算轮廓的归一化傅里叶描述子特征。该函数首先将轮廓归一化到[0, 1]范围内,然后使用NumPy库的FFT函数计算傅里叶变换,并取一定数量的傅里叶系数作为描述子。最后,将描述子的实部和虚部合并成一个向量,并取其模长作为特征向量,再进行归一化处理。运行以上代码可以得到一个长度为20的特征向量。
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