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
519阅读
2评论
几何不变--Hu
原创 2021-07-08 17:21:50
938阅读
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的工具,近年来受到了广泛的关注和应用。Hu不变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,
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: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。一阶与形状有关,二阶显示曲线围绕直线平均值的
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
转载 2024-05-10 17:12:30
61阅读
渲染渲染原理CPU和GPUCPU(Central Processing Unit):现代计算机整个系统的运算核心、控制核心,适合串行计算。GPU(Graphics Processing Unit):可进行绘图运算工作的专用微处理器,是连接计算机和显示终端的纽带,适合并行计算。图像渲染流水线图像渲染的计算量非常大,所以我们不能消耗大量CPU的资源去计算,转而使用拥有更强计算能力的GPU。渲染流水线图
**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
这边先做几个概念上的解释再详细叙述图像是概率与统计中的一个概念,是随机变量的一种数字特征。函数在图像分析中有着广泛的应用,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的集,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
  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
84阅读
文章目录引言的定义OpenCV中的(moments)OpenCV中的Hu不变(HuMoments)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、如何计算、如何应
#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
转载 2011-08-28 22:24:00
108阅读
2评论
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
目录的概念介绍空间,中心,中心归一化,Hu空间的公式为:中心的公式为:归一化的中心公式为Hu不变OpenCV中计算Hu的公式为: OpenCV计算的函数OpenCV计算moments的函数空间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
Hu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的学习,我认为对Hu的学习应该有一下几步,第一步要了解什么是;第二步再开始了解Hu。为了方便大家的使用,先简单介绍下Hu用于模板匹配的用法。用法:其实Hu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
转载 2023-10-27 23:42:25
53阅读
一、简介几何是由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
638阅读
继续介绍Hu的相关知识。Hu是由二阶和三阶中心距计算得到七个不变Hu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的计算式。我们回顾一下: 我们令 ,则有Hu的七个的计算式如下:这7个不变构成一组特征量,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
OpenCV中,可以很方便的得到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的特征。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,旋转和反射是不变的,但第
1 简介描述了一种基于 Hu 形状不变的图像全局形状特征提取方法和算法 IMS 。实验结果表明, 使用 IMS 。 算法提取的形状特征向量具有对平移、旋转和尺度变化的不变性, 适合于进行图像形状的检索 。 2 部分代码function varargout = MainForm(varargin)% MAINFORM MATLAB code for MainForm.fig% MAINFO
原创 2021-11-22 21:50:10
641阅读
CV库实现图像的HU不变特征提取标准定义为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
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5