OpenCV支持大量的轮廓、边缘、边界的相关函数，相应的函数有moments、HuMoments、findContours、dr
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2023-01-05 11:46:34
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OpenCV支持大量的轮廓、边缘、边界的相关函数，相应的函数有moments、HuMoments、findContours、drawContours、approxPolyDP、arcLength、boundingRect、contourArea、convexHull、fitEllipse、fitLine、isContourConvex、minAreaRect、minEnclosingCircle、
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opencv 连通域需要的函数解析OpenCV支持大量的轮廓、边缘、边界的相关函数，相应的函数有moments、HuMoments、findContours、drawContours、approxPolyDP、arcLength、boundingRect、contourArea、convexHull、fitEllipse、fitLine、isContourConvex、minAreaRect、mi
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2016-03-01 10:08:00
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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
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opencv 中轮廓特征包括：如面积，周长，质心，边界框等*弧长与面积测量*多边形拟合*获取轮廓的多边形拟合结果python-opencv API提供方法：cv2.moments()用来计算图像中的中心矩(最高到三阶)，cv2.HuMoments()用于由中心矩计算Hu矩,同时配合函数cv2.contourArea()函数计算轮廓面积和cv2.arcLength()来计算轮廓或曲线长度*cv.ap
矩的概念介绍可以参考：几何矩( 其中P(i,j)为图像在坐标点(i,j)处的灰度值。)中心距中心归一化距 其中：图像中心Center(x0, y0)。 此非图像坐标的中心点，而是图像 质 的中心，质点API介绍与使用 – cv::moments 计算生成数据API介绍与使用-计算矩cv::momentsopencv中提供了moments()来计算图像中的中心矩(最高到三阶)，HuMoments()
文章目录12.4 Hu矩12.4.1 Hu矩函数12.4.2 形状匹配 Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm 12.4 Hu矩Hu矩是归一化中心矩的线性组合。Hu矩在图像旋转、缩放、平移等操作后，仍能保持矩的不变性，所以经常会使用Hu距来识别图像的特征。 在OpenCV中，使用函数cv2.HuMoments()可以得到Hu距。
opencv 中轮廓特征包括： 如面积，周长，质心，边界框等*弧长与面积测量*多边形拟合*获取轮廓的多边形拟合结果python-opencv API提供方法：cv2.moments()用来计算图像中的中心矩(最高到三阶)，cv2.HuMoments()用于由中心矩计算Hu矩,同时配合函数cv2.contourArea()函数计算轮廓面积和cv2.arcLength()来计算轮廓或曲线长度
对象测量opencv 中轮廓特征包括：如面积，周长，质心，边界框等。 多边形拟合API 获取轮廓的多边形拟合结果python-opencv API提供方法：cv2.moments()用来计算图像中的中心矩(最高到三阶)，cv2.HuMoments()用于由中心矩计算Hu矩,同时配合函数cv2.contourArea()函数计算轮廓面积和cv2.arcLength()来计算轮廓或曲线长度cv2.ap
根据上一篇博客可知，单纯的通过求取最大面积而进行定位的局限性，因此我们接下来将通过cv2.moments()和cv2.HuMoments()这两个方法来在更复杂的环境中去找到我们的目标区域。 cv2.moments()：参数：array：表示输入图像的单通道数组。通常是灰度图像，可以是8位或浮点型。binaryImage：一个可选参数，如果设置为 True，则将 array 视为二进
1. opencv 中轮廓特征包括：面积，周长，质心，边界框等弧长与面积测量多边形拟合获取轮廓的多边形拟合结果2. python-opencv API提供方法：cv2.moments()用来计算图像中的中心矩(最高到三阶)，会将计算得到的的矩以一个字典的形式返回；cv2.HuMoments()用于由中心矩计算Hu矩；cv2.contourArea()函数计算轮廓面积; 参数有2个:
OpenCV入门（二十）快速学会OpenCV 19 对象测量1.对象测量2.多边形拟合3.计算对象中心 作者：Xiou1.对象测量opencv 中对象测量包括： 如面积，周长，质心，边界框等。 弧长与面积测量； 多边形拟合； 获取轮廓的多边形拟合结果。python-opencv提供的方法：cv2.moments() 用来计算图像中的中心矩(最高到三阶)，cv2.HuMoments() 用于由中心
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
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
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