Hu矩（Hu不变矩）代码

以下是计算Hu矩的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算图像的Hu矩
moments = cv2.moments(img)
huMoments = cv2.HuMoments(moments)

# 打印Hu矩
print("Hu Moments:")
for i in range(0,7):
    print("{:.5f}".format(huMoments[i][0]))

上述代码使用OpenCV库中的moments函数和HuMoments函数分别计算图像的矩和Hu矩，并打印输出。其中，Hu矩共有7个不变量，每个不变量都用一个浮点数来表示。使用上述代码可以得到一张图像的Hu不变矩。

相关问题

hu不变矩实现手势识别代码python

Hu不变矩是一种用于图像处理和模式识别的特征提取方法，可以用于手势识别等应用。

下面是一个使用Python实现手势识别的示例代码，其中用到了Hu不变矩：

import cv2
import numpy as np

# 加载训练好的手势图像
training_image = cv2.imread("training_image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 对训练图像进行阈值处理
_, training_threshold = cv2.threshold(training_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 找到手势轮廓
contours, _ = cv2.findContours(training_threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 计算手势的Hu不变矩
training_hu_moments = cv2.HuMoments(cv2.moments(contours[0])).flatten()

# 加载测试图像
test_image = cv2.imread("test_image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 对测试图像进行阈值处理
_, test_threshold = cv2.threshold(test_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 找到测试图像的手势轮廓
test_contours, _ = cv2.findContours(test_threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 计算测试图像手势的Hu不变矩
test_hu_moments = cv2.HuMoments(cv2.moments(test_contours[0])).flatten()

# 计算Hu不变矩之间的差异
hu_diff = np.sum(np.abs(training_hu_moments - test_hu_moments))

# 设置差异阈值
threshold = 0.1

# 如果差异小于阈值，则认为是相同的手势
if hu_diff < threshold:
    print("相同的手势")
else:
    print("不同的手势")

这段代码首先加载了训练图像和测试图像，并对它们进行了阈值处理，得到了手势的二值图像。然后使用`cv2.findContours`函数找到手势轮廓，并使用`cv2.HuMoments`计算手势的Hu不变矩。最后，通过计算不同手势的Hu不变矩之间的差异，并与设定的阈值进行比较，判断手势是否相同。

hu不变矩 python

Hu不变矩是一种用于图像识别和形状描述的特征。它具有图像形状的平移、尺度和旋转不变性。在使用opencv-python计算Hu不变矩时，首先需要计算图像的矩，然后通过HuMoments函数计算Hu不变矩。为了方便比较，通常会对计算出来的矩取对数，并将底数转换为10。Hu不变矩的应用包括图像形状匹配、图像形状区分和图像形状相似度计算。\[1\]

Hu不变矩的特性使得它在识别具有旋转、缩放、镜像和平移变换的相同或相似形状时非常有用。例如，对于固定形状的彩色帐篷障碍物，在无人机飞行过程中可能会发生缩放和平移，但其Hu不变矩值变化不大。而对于火焰这样的形状，由于其面积和轮廓的无规律变化，其Hu不变矩值也会呈现相应的无规律变化。\[2\]

Hu不变矩是通过二阶和三阶中心矩计算得到的7个不变矩组。具体的计算公式可以参考相关文献。\[2\]

总之，Hu不变矩是一种具有平移、灰度、尺度和旋转不变性的图像特征。它在图像识别和形状描述中有广泛的应用。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习图像特征提取—Hu矩（Hu不变矩）原理及代码](https://blog.csdn.net/weixin_42795788/article/details/124061341)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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