简单记录LSD算法的实现过程，当做备忘录用，如有问题欢迎指出和讨论LSD的基本实现流程是计算出图像的梯度和场方向，然后对梯度进行排序，然后从大到小进行区域增长，之后对增长得到的区域求最小外接矩形，如果矩形不满足要求，则修改参数重新生长或者修改矩形的大小和位置，若仍旧不满足，则放弃该区域笔者从数据结构层面优化了原算法的时间复杂度和空间复杂度高斯降采样：分x方向和y方向进行采样，方法相同，计算高斯核的
定义如下：① (p+q)阶不变矩定义：② 对于数字图像，离散化，定义为： ③ 归一化中心矩定义： ④Hu矩定义 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
地址 http://blog..NET/daijucug/article/details/7535370【图像算法OpenCV】几何不变矩--Hu矩 一 原理 几何矩是由Hu(Vis...
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2016-11-07 16:02:00
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文章目录引言矩的定义OpenCV中的矩（moments）OpenCV中的Hu不变矩（HuMoments）矩的应用代码示例参考链接 引言我们在图像处理的任务中，常常需要对某些形状区域进行描述，比如形状的质心、面积、方向等等。还需要为形状选取合适的特征描述符，用于进行形状的分类任务等等。图像矩就是用于分析、描述分割后的形状的一种经典方法。所以，本文会整理下OpenCV是如何定义矩、如何计算矩、如何应
目录矩的概念介绍空间矩，中心矩,中心归一化矩,Hu矩空间矩的公式为：中心矩的公式为：归一化的中心矩公式为Hu不变距OpenCV中计算Hu矩的公式为： OpenCV计算矩的函数OpenCV计算矩moments的函数空间矩10个OpenCV中计算Hu矩函数:中心矩/归一化中心矩(7个)示例程序轮廓匹配/形状匹配利用matchShape函数比较两个轮廓matchShapes函数第三个参数说明矩
几何不变矩--Hu矩
原创
2021-07-08 17:21:50
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Hu矩的确很神奇，它具有平移不变性、旋转不变性和缩放不变性，是图形匹配的一个不错的工具。通过大致对Hu矩的学习，我认为对Hu矩的学习应该有一下几步，第一步要了解什么是矩；第二步再开始了解Hu矩。为了方便大家的使用，先简单介绍下Hu矩用于模板匹配的用法。用法：其实Hu矩用于匹配已经在opencv中的cvMatchShape函数中应用了，下面是cvMatchShape的源代码（可以跳过）：cvMatc
继续介绍Hu矩的相关知识。Hu矩是由二阶和三阶中心距计算得到七个不变矩，Hu矩具有旋转、平移和缩放不变性，因此在图像具有旋转和放缩的情况下Hu矩具有更广泛的应用领域。在博主的上一篇博文中介绍了归一化的中心矩的计算式。我们回顾一下： 我们令 ，则有Hu矩的七个矩的计算式如下：这7个不变矩构成一组特征量，Hu.M.K在1962年证明了他们具有旋转，缩放和平移不变性。 实际上，在对图片中物体的识别过程
在OpenCV中，可以很方便的得到Hu不变距，Hu矩在图像旋转、缩放、平移等操作后，仍能保持矩的不变性，所以有时候用Hu不变距更能识别图像的特征。Hu矩由于具有尺度、旋转、平移不变性，可以用来做匹配。Hu不变矩主要是利用归一化中心矩构造了7个不变特征矩,由二阶矩和三阶矩可以导出7个不变矩：opencv中计算Hu矩函数说明 该函数计算7个Hu不变量。 这些值被证明对图像比例，旋转和反射是不变的，但第
CV库实现图像的HU不变矩特征提取标准矩定义为m_pq = sumsum(x^p * y^q * f(x, y))其中f(x,y)为像素点处的灰度值，求（p+q）阶中心矩的时候采用了一些推导公式，后面那个是严格按照公式来的import os
import cv2
def def_moments(img_gray):
row, col = img_gray.shape
# 计算
目录1 什么是图像矩？2 如何计算图像矩2.1 质心获取2.2 中心矩2.3 Hu矩3 基于Hu
原创
2022-12-17 19:27:52
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目录什么是Hu矩获取Hu矩值形状匹配什么是Hu矩Hu矩是归一化中心矩的线性组合。Hu矩在图像的旋转，缩放，平移等操作后，仍然保持矩的特征不变，所以经常会用到Hu矩来识别图像的特征。在OpenCV中，我们可以通过cv2.HuMoments()函数获取Hu矩。该函数使用cv2.moments()函数的返回值作为参数，返回7个Hu矩值。其完整定义如下：def HuMoments(m, hu=None):m：是由函数cv2.moments()计算得到的矩特征值获取Hu矩值下面，我们就通过该函数获取
原创
2022-02-09 17:13:56
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目录什么是Hu矩获取Hu矩值形状匹配什么是Hu矩Hu矩是归一化中心矩的线性组合。Hu矩在图像的旋转，缩放，平移等操作后，仍然保持矩的特征不变，所以经常会用到Hu矩来识别图像的特征。在OpenCV中，我们可以通过cv2.HuMoments()函数获取Hu矩。该函数使用cv2.moments()函数的返回值作为参数，返回7个Hu矩值。其完整定义如下：def HuMoments(m, hu=None):m：是由函数cv2.moments()计算得到的矩特征值获取Hu矩值下面，我们就通过该函数获取
原创
2021-07-05 11:23:24
1369阅读
在这篇文章中，我们将展示如何使用HuMoments进行形状匹配。您将学习以下内容什么是图像矩？如何计算图像矩？什么是图像矩不变量（或胡时刻）？如何使用OpenCV计算图像的Hu图像矩？如何使用Hu图像矩来找到两个形状之间的相似性。1什么是图像矩？图像矩是图像像素强度的加权平均值。让我们选择一个简单的例子来理解。为简单起见，我们考虑单通道二进制图像I。位置处的像素强度（X，Y）为I（X，Y）。二进制
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原创
2022-04-08 10:36:56
3273阅读
Python3 集合集合(set)是一个无序的不重复元素序列。可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。创建格式：parame = {value01,value02,...}或者set(value)1.定义可变集合&
1、概述：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的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
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2023-09-03 16:33:27
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#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img4, img_result, img_gray1, img_gray2,
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2018-10-02 19:50:00
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一、简介几何矩是由Hu(Visual pattern recognition by moment invariants)在1962年提出的，具有平移、旋转和尺度不变性。这7个不变矩构成一组特征量，Hu.M.K在1962年证明了他们具有旋转，
原创
2021-07-05 14:05:23
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矩函数在图像分析中涉及很多地方，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。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。
原创
2023-02-14 16:39:19
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一、概述1、图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用一组简单的数据(数据描述量)来描述整个图像，这组数据月简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、几何形变的干扰，图像识别技术的发展中，不断有新的描述图像特征提出，而图像不变矩就是其中一个。 2、从图像中计算出来的矩通常描述了图像不同种类的几何特征如：大小、灰度、方向、形状等，图像矩广泛应用于模式识别、目标分类、目标识别与防伪估计
