前言:
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矩函数在图像分析中有着广泛的应用,如模式识别、目标分类、目标识别与方位估计、图像编码与重构等。一个从一幅数字图形中计算出来的矩集,通常描述了该图像形状的全局特征,并提供了大量的关于该图像不同类型的几何特性信息,比如大小、位置、方向及形状等。图像矩的这种特性描述能力被广泛地应用在各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域的目标识别与方位估计中。一阶矩与形状有关,二阶矩显示曲线围绕直线平均值的扩展程度,三阶矩则是关于平均值的对称性的测量。由二阶矩和三阶矩可以导出一组共7个不变矩。而不变矩是图像的统计特性,满足平移、伸缩、旋转均不变的不变性,在图像识别领域得到了广泛的应用。
总结:Hu不变矩是图像的一组特征参数,主要用来描述形状,并具有平移、伸缩、旋转均不变的不变性,可用于图像分类、识别。
关于Hu不变矩的更详细原理、计算方法可以参考:及
opencv中关于图像的矩的相关API:
Moments moments(InputArray array, bool binary Image=false)
moments0函数用于计算多边形和光栅形状的最高达三阶的所有矩。矩用来计算形状的重心、面积,主轴和其他形状特征,如7Hu不变量等。
第一个参数,InputArray类型的aray,输入参数,可以是光栅图像(单通道,8位或浮点的二维数组)或二维数组(1N或N1)
第二个参数,bool类型的 binaryImage,有默认值 false。若此参数取true则所有非零像素为1。此参数仅对于图像使用。
需要注意的是,此参数的返回值返回运行后的结果。
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void HuMoments(const Moments& moments, double hu[7])
第一个参数,const Moments引用类型的moments是图像的矩,由上面的moments0函数求得。
第二个参数,输出的是double类型的数组hu[7],即图像的7个不变矩。
代码实现:
#include "stdafx.h"#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>using namespace cv;using namespace std;int main(){ system("color 02"); //读取、显示图像 Mat src_image = imread("D:\\4.jpg"); if (!src_image.data) { cout << "src image load failed!" << endl; return -1; } namedWindow("原图", WINDOW_NORMAL); imshow("原图", src_image); /*此处高斯去燥有助于后面二值化处理的效果*/ Mat blur_image; GaussianBlur(src_image, blur_image, Size(3, 3), 0, 0); imshow("GaussianBlur", blur_image); /*灰度变换与二值化*/ Mat gray_image, binary_image; cvtColor(blur_image, gray_image, COLOR_BGR2GRAY); threshold(gray_image, binary_image, 20, 255, THRESH_BINARY); imshow("binary", binary_image); /*形态学闭操作*/ Mat morph_image; Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3), Point(-1, -1)); morphologyEx(binary_image, morph_image, MORPH_CLOSE, kernel, Point(-1, -1), 2); imshow("morphology", morph_image); /*查找外轮廓并计算周长、面积、圆形度*/ vector< vector<Point> > contours; vector<Vec4i> hireachy; findContours(binary_image, contours, hireachy, CV_RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE, Point()); Mat result_image = Mat::zeros(src_image.size(), CV_8UC3); int l; double len, area; for (size_t t = 0; t < contours.size(); t++) { /*过滤掉小的干扰轮廓*/ Rect rect = boundingRect(contours[t]); if (rect.width < src_image.cols / 2) continue; //if (rect.width >(src_image.cols - 20)) l = t; drawContours(result_image, contours, static_cast<int>(t), Scalar(255, 255, 255), 1, 8, hireachy); } namedWindow("lunkuo", WINDOW_NORMAL); imshow("lunkuo", result_image); Moments mom; mom = moments(contours[l],false); double hu[7]; HuMoments(mom,hu); for (int j = 0; j < 7; j++) { cout << hu[j] << "\t"; } //写入文档 /*FILE *fp = fopen("D:\\1.xlsx", "a"); for (int k = 0; k < 7; k++) { fprintf(fp, "%.11lf\t", hu[k]); } fprintf(fp, "\n"); fclose(fp);*/ waitKey(); return 0;}
注:本代码适用于目标物体已大致分割出来或很容易分割出来,并且一幅图像中只有一个目标物体的情况,否则需要先进行图像分割操作。
源图像及代码中相关操作的图像:
计算得到的7个不变矩:
部分参考: 毛星云 《OpenCV3编程入门》
标签: #html中图片大小怎么设置不变