采用opencv提取Hu矩
时间: 2023-08-26 21:05:04 浏览: 52
好的,您想了解如何使用OpenCV提取Hu矩吗?如果是的话,可以按照以下步骤进行:
1.导入OpenCV库
```
import cv2
```
2.读取图像
```
img = cv2.imread('your_image_path', 0) # 以灰度方式读入图像
```
3.计算图像的Hu矩
```
moments = cv2.moments(img) # 计算图像的矩
huMoments = cv2.HuMoments(moments) # 计算图像的Hu矩
```
4.输出Hu矩值
```
print(huMoments)
```
Hu矩是图像处理中常用的一种特征描述子,可用于图像识别、匹配等领域。通过OpenCV提取Hu矩,可以得到一组不变性很强的特征值,对于图像的形状描述和分类具有很好的效果。
相关问题
Hu矩提取opencv
Hu矩是一种基于图像形状的特征提取方法,可以用于图像识别和分类等应用。在OpenCV中,可以使用cv::HuMoments()函数来计算Hu矩。具体步骤如下:
1. 读取图像并转换为灰度图像。
2. 计算图像的中心矩和归一化矩。
3. 计算Hu矩。可以使用cv::HuMoments()函数来计算。
下面是一个示例代码:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat src = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
if (src.empty())
{
cout << "Could not read the image: " << endl;
return -1;
}
// 计算中心矩和归一化矩
Moments moments = moments(src, true);
double nu[7];
HuMoments(moments, nu);
// 输出Hu矩
cout << "Hu moments: " << endl;
for (int i = 0; i < 7; i++)
{
cout << "nu" << i+1 << ": " << nu[i] << endl;
}
return 0;
}
```
运行上述代码,可以输出图像的Hu矩。需要注意的是,Hu矩对图像的平移、旋转和缩放具有不变性,因此可以应用于形状匹配和识别等领域。
HU矩提取opencv代码
以下是使用 OpenCV 提取图像的 HU 矩的代码示例:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 二值化图像
ret,thresh = cv2.threshold(img,127,255,0)
# 计算轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 取第一个轮廓
cnt = contours[0]
# 计算 Hu 矩
moments = cv2.moments(cnt)
huMoments = cv2.HuMoments(moments)
# 打印 Hu 矩
for i in range(0,7):
print("Hu Moment ", i+1, ": ", huMoments[i][0])
```
在这个示例中,我们首先读取图像,然后将其转换为灰度图像并进行二值化。接下来,我们使用 OpenCV 中的 `findContours` 函数查找图像中的轮廓。在这里,我们只选择了最外层的轮廓。然后,我们计算了轮廓的矩,并使用 `HuMoments` 函数计算了 Hu 矩。最后,我们打印了计算出的 Hu 矩。
需要注意的是,在计算 Hu 矩之前,我们需要先计算轮廓的矩。如果您需要计算多个轮廓的 Hu 矩,则需要在循环中计算每个轮廓的矩,并使用它们来计算 Hu 矩。