使用Hu不变矩进行图像分类的C语言实现

"该资源提供了一个使用C语言计算Hu不变矩的示例代码，用于对四种不同类型的叶子图片进行自动分类。首先，图片被二值化处理，然后通过计算Hu不变矩来提取图像特征，最后依据这些特征进行分类。代码简洁且分类结果准确。" 在计算机视觉领域，图像特征提取是一项基础且重要的任务，它有助于识别和区分图像中的关键元素。 Hu不变矩是一种在图像处理中用于形状分析和图像识别的数学工具，它具有旋转、缩放和镜像不变性，这意味着无论图像如何旋转、放大或缩小，Hu不变矩的值保持不变。这种特性使得它们成为图像分类和物体识别的理想特征。 代码首先引入了必要的库，如`viLib.lib`和`viImage.lib`，它们可能包含图像处理的函数。在`main`函数中，程序接受一个命令行参数作为输入图像的路径。`viGetImageWH`函数用于获取图像的宽度和高度，`viReadImageFile`读取图像数据到内存。接着，`viOtsuThreshold`应用Otsu阈值法对图像进行二值化处理，以将图像简化为黑白两色，便于后续分析。 二值化后，`viImageInvert`可能用于反转图像，以确保图像背景为白色，前景为黑色，这是计算Hu不变矩通常需要的格式。然后，为了适应算法的需求，图像可能被裁剪或调整到512x512大小。这一步骤的目的是标准化处理，减少计算复杂度并确保所有图像在同一尺度上比较。 计算Hu不变矩之前，需要将二值化图像转换为合适的数组格式。这部分代码通过遍历和重新映射像素来完成。Hu不变矩的计算通常涉及到图像的矩运算，包括一阶矩、二阶矩等，进而得到七个不变矩。这些不变矩构成了图像的特征向量，可以用于分类。 最后，基于计算得到的Hu不变矩，使用某种分类算法（如K近邻、支持向量机等）对叶子图像进行分类。由于代码没有包含具体的分类部分，这部分需要用户自己实现或者调用现有的分类库。 这个实例对于学习图像处理和特征提取是很有价值的，通过理解并运行这段代码，可以加深对Hu不变矩及其在图像分类中的应用的理解。同时，它也可以作为一个基础，帮助开发者扩展到其他形状和物体的识别任务。