一、概述霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由PaulHough首次提出，最初的Hough变换是设计用来检测直线和曲线，起初的方法要求知道物体边界线的解析方程，但不需要有关区域位置的先验知识。这种方法的一个突出优点是分割结果的Robustness
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2024-05-14 21:40:21
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#include "iostream"using namespace std;#include "cv.h"#include "highgui.h"const char* filename = "E:\\beichun_small.jpg"; int main(int argc, char* argv[]){ CvMoments moments; CvHuMoments hu_moments; IplImage* image = cvLoadImage(filename); if (!image) { std::c
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2011-08-28 22:24:00
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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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几何不变矩--Hu矩
原创
2021-07-08 17:21:50
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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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严格来讲矩是概率与统计中的一个概念，是随机变量的一种数字特征。设 x 为随机变量，C为常数，则量E[(x−c)^k]称为X关于C点的k阶矩。比较重要的两种情况如下：1.c=0,这时a_k=E(X^k)称为X的k阶原点矩;2.c=E(X),这时μ_k=E[(X−EX)^k]称为X的k阶中心矩一阶原点矩就是期望，一阶中心矩μ_1=0，二阶中心矩μ_2就是X的方差Var(X)。在统计学上，高于4阶的矩极
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2024-05-21 20:31:57
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在计算机视觉和图像处理中，Hu不变矩作为一种描述图像形状和特征的工具，近年来受到了广泛的关注和应用。Hu不变矩通过提取图像的几何特征，使得复杂的图像能够转换为一组可供分析的数字特征。这些特征不受旋转、缩放和翻转的影响，因此在物体识别、图像分类等领域有着重要的应用价值。
## 背景定位
Hu不变矩是由M. K. Hu于1962年提出的。从那时起，这种技术经历了多个发展阶段。从最早的简单几何特征，
1 简介Hu不变矩是图像的一种统计特征,因其具有平移,旋转与比例不变性而被广泛应用于图像识别领域.该文以MATLAB作为技术实现平台,以Hu不变矩作为判断依据,配合数字形态学,欧氏判据等数学方法,通过基于MATLAB的算法进行程序设计,实现区域图像特征数据获取,并与库内图像特征数据进行对比,选出与最接近的一组数据,实现叶片图像识别的目的.计算机模拟结果表明该方法的有效性和可行性.2 部分代码clo
原创
2021-12-19 23:50:30
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寻找特征不变矩python的过程记录博文
在这一篇博文中，我将详细说明在Python中寻找特征不变矩的整个过程，特别是如何在备份、恢复和监控等多个方面保持数据的完整性和可靠性。这对于处理复杂计算，尤其是在图像处理和计算机视觉领域，具有重要意义。
### 备份策略
为了保证数据的安全性，我制定了一个完整的备份策略。备份策略的核心围绕着定期备份和存储结构的优化。在我的思维导图中，涉及了各个备份的
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&
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2024-09-05 13:21:31
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一部分：兴趣点的检测1、 建立积分图。优点：任何一个垂直矩形区域的面积只需要进行3次 +/-法就能计算。一阶的haar小波响应只要5次+/-法就能计算。计算...
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2022-01-13 11:23:47
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什么是不可变类 是指当创建了这个类的实例后，就不允许修改它的属性值。在JDK的基本类库中，所有基本类型的包装类，如Integer和Long类，都是不可变类，java.lang.String也是不可变类。如何创建一个不可变类 1. 所有成员都是private 2. 不提供对成员的改变方法，例如：setXXXX 3. 确保所有的方法不会被重载。手段有两种：使用final Class(强不可变类)，或者
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2023-08-20 09:34:24
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一、简介本课题为基于MATLAB HU不变矩的树叶识别系统。通过计算各种树叶的几何特征，判断树叶属于什么类型。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，缩放和平移不变性。实际上，在对图片中物体的识别过程中，只有 和 不变性保持的比较好，其他的几个不变矩带来的误差比较大，有学者认为只有基于二阶矩的不变矩对二维物
原创
2021-11-08 10:38:49
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一、简介本课题为基于MATLAB HU不变矩的树叶识别系统。通过计算各种树叶的几何特征，判断树叶属于什么类型。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，缩放和平移不变性。实际上，在对图片中物体的识别过程中，只有 和 不变性保持的比较好，其他的几个不变矩带来的误差比较大，有学者认为只有基于二阶矩的不变矩对二维物
原创
2021-11-08 11:00:23
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一、简介本课题为基于MATLAB HU不变矩的树叶识别
原创
2022-04-07 18:17:34
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图像的几何不变矩 矩特征主要表征了图像区域的几何特征,又称为几何矩， 由于其具有旋转、平移、尺度等特性的不变特征，所以又称其为不变矩。在图像处理中，几何不变矩可以作为一个重要的特征来表示物体，可以据此特征来对图像进行分类等操作。 1.HU矩 几何矩是由Hu(Visual pattern recognition by moment invariants)在1962年提出的，图像f(x，y)的(p+q
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2024-09-02 21:24:39
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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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Opencv学习之图像的矩 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。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
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2024-02-11 07:15:51
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**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
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2023-11-07 00:44:59
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一、小波不变矩简介1 引言人脸识别是目前模式识别与计算机视觉非常活跃的一个研究方向, 它可以广泛应用于公安、交通、银行、商业和海关等部门。人脸识别技术在90年代以来取得了很大的进展, 人们从不同的角度加以研究, 提出了各种各样的算法。这些算法的有效性都依赖于两个方面:特征选择和特征分类。人脸图像由于受光照、表情以及姿态等因素的影响, 同一个人的人脸图像矩阵差异也会比较大。因此, 进行人脸识别时, 所选取的特征必须对这些因素具备一定稳定性和不变性。PCA和LDA是两种有效的特征提取方法, 在人脸识别中有着
原创
2021-11-08 14:03:01
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