几何不变--Hu
原创 2021-07-08 17:21:50
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在计算机视觉和图像处理中,Hu不变作为一种描述图像形状和特征工具,近年来受到了广泛关注和应用。Hu不变通过提取图像几何特征,使得复杂图像能够转换为一组可供分析数字特征。这些特征不受旋转、缩放和翻转影响,因此在物体识别、图像分类等领域有着重要应用价值。 ## 背景定位 Hu不变是由M. K. Hu于1962年提出。从那时起,这种技术经历了多个发展阶段。从最早简单几何特征,
Python3 集合集合(set)是一个无序不重复元素序列。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&
渲染渲染原理CPU和GPUCPU(Central Processing Unit):现代计算机整个系统运算核心、控制核心,适合串行计算。GPU(Graphics Processing Unit):可进行绘图运算工作专用微处理器,是连接计算机和显示终端纽带,适合并行计算。图像渲染流水线图像渲染计算量非常大,所以我们不能消耗大量CPU资源去计算,转而使用拥有更强计算能力GPU。渲染流水线图
地址 http://blog..NET/daijucug/article/details/7535370【图像算法OpenCV】几何不变--Hu 一 原理 几何是由Hu(Vis...
转载 2016-11-07 16:02:00
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简单记录LSD算法实现过程,当做备忘录用,如有问题欢迎指出和讨论LSD基本实现流程是计算出图像梯度和场方向,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
转载 2024-05-10 17:12:30
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图像描述了图像全局特征 一阶与形状有关 二阶距显示曲线围绕直线平均值扩展程度 三阶是关于平均值对称性测量 由二阶和三阶可以导出7个不变,不变是图像统计特性,满足平移、伸缩、旋转不变性    
转载 2018-09-23 15:28:00
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1、概述:函数在图像分析中有着广泛应用,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集,通常描述了该图像形状全局特征,并提供了大量关于该图像不同类型几何特性信息,比如大小、位置、方向及形状等。图像这种特性描述能力被广泛应用在各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域目标识别与方位估计中。一阶与形状有关,二阶显示曲线围绕直线平均值
# Python图像轮廓中心 ## 概述 图像轮廓中心是图像处理中一个重要概念,它可以用于图像分析、特征提取、图像识别等任务。在本文中,我们将介绍图像轮廓中心概念和计算方法,并使用Python代码进行演示。 ## 什么是图像轮廓中心? 图像轮廓中心是图像轮廓几何中心点,通常用来表示图像形状、位置、方向等特征。它是通过对图像轮廓像素位置进行加权平均计算得到。 图像轮廓
原创 2023-09-14 10:12:44
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1,简单几何图像绘制  简单几何图像一般包括点,直线,矩阵,圆,椭圆,多边形等等。  下面学习一下 opencv对像素点定义。图像一个像素点有1或3个值,对灰度图像有一个灰度值,对彩色图像有3个值组
转载 2023-05-23 19:28:39
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计算机视觉中Hu是一个用于物体形状描述重要工具,尤其在图像处理和模式识别等领域。它利用图像几何特征和中心,通过规范化方法提供了一种不变性,能够有效用于形状匹配、对象识别和图像分类等任务。接下来,我们将详细探讨使用Hu相关问题解决方案,包括背景分析、核心维度分析、特性拆解、实战对比等内容,以帮助开发者更好地理解与运用Hu。 ## 背景定位 在计算机视觉中,Hu因其在物体识别和
  定义如下:① (p+q)阶不变定义:② 对于数字图像,离散化,定义为:   ③ 归一化中心定义: ④Hu定义      ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
转载 2024-01-08 21:00:38
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这边先做几个概念上解释再详细叙述图像是概率与统计中一个概念,是随机变量一种数字特征。函数在图像分析中有着广泛应用,如模式识别、目标分类、图像编码与重构等。从一幅数字图形中计算出来集,通常描述了该图像形状全局特征,并提供了大量关于该图像不同类型几何特性信息,比如大小、位置、方向及形状等。图像这种特性描述能力被广泛应用在各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域目标识
Fu Xianjun. All Rights Reserved. 文章目录一、图像轮廓是什么?二、使用步骤1.引入库 2.读图3.查找轮廓4.绘制轮廓 一、图像轮廓是什么?图像轮廓是图像中非常重要一个特征信息,通过对图像轮廓操作,我们能够获取目标图像大小、位置、方向等信息。二、使用步骤1.引入库代码如下:import cv2 import numpy as np2.读图代码如下:img =
转载 2023-06-16 00:43:09
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在OpenCV中,可以很方便得到Hu不变距,Hu在图像旋转、缩放、平移等操作后,仍能保持不变性,所以有时候用Hu不变距更能识别图像特征。Hu由于具有尺度、旋转、平移不变性,可以用来做匹配。Hu不变主要是利用归一化中心构造了7个不变特征,由二阶和三阶可以导出7个不变:opencv中计算Hu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,但第
文章目录引言定义OpenCV中(moments)OpenCV中Hu不变(HuMoments)应用代码示例参考链接 引言我们在图像处理任务中,常常需要对某些形状区域进行描述,比如形状质心、面积、方向等等。还需要为形状选取合适特征描述符,用于进行形状分类任务等等。图像就是用于分析、描述分割后形状一种经典方法。所以,本文会整理下OpenCV是如何定义、如何计算、如何应
**可变与不可变:**不可变数据类型更改后地址发生改变,可变数据类型更改后地址不发生改变 在python中数据类型有:整型(int,float,complex,boolue),字符串,元组,集合,列表,字典。a = 1 print(id(a),type(a)) a = 2 print(id(a),type(a)) 1912499232 <class 'int'> 1912499264
1.cvFindContours 函数功能:对图像进行轮廓检测,这个函数将生成一条链表以保存检测出各个轮廓信息,并传出指向这条链表表头指针。 函数原型: int cvFindContours(CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, int header_size=sizeof(CvContour), int mod
目录1 什么是图像?2 如何计算图像2.1 质心获取2.2 中心2.3 Hu3 基于Hu
原创 2022-12-17 19:27:52
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目录概念介绍空间,中心,中心归一化,Hu空间公式为:中心公式为:归一化中心公式为Hu不变距OpenCV中计算Hu公式为: OpenCV计算函数OpenCV计算moments函数空间10个OpenCV中计算Hu函数:中心/归一化中心(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
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