用python提取图像的归一化傅里叶描述子特征

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：

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。