#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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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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引言：矩的概念介绍 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、图像的编码与重构等。从一幅图像计算出来的矩集，不仅可以描述图像形状的全局特征，而且可以提供大量关于该图像不同的几何特征信息，如大小，位置、方向和形状等。图像矩这种描述能力广泛应用于各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域的
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2024-03-26 09:41:43
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OpenCV——图像的矩（计算矩、轮廓面积、轮廓或曲线长度）图像矩描述了图像的全局特征一阶矩与形状有关二阶距显示曲线围绕直线平均值的扩展程度三阶矩是关于平均值的对称性测量由二阶和三阶矩可以导出7个不变矩，不变矩是图像的统计特性，满足平移、伸缩、旋转的不变性 查找轮廓image , contours , hierarchy = cv2.findContours(im
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2023-12-20 06:23:08
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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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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
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2024-05-10 17:12:30
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R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言。它提供了丰富的数据处理和可视化工具，使得用户可以更加方便地处理和分析数据。在R语言中，数组是一种常用的数据结构，它可以用于存储和操作多个相同类型的数据。而数组的二阶矩则是对数组的全局统计特征进行描述和分析的重要工具。
在R语言中，我们可以使用多种方式创建和操作数组。下面是一个创建数组的示例代码：
```R
# 创建一个包含5个元素的数组
my_ar
原创
2023-12-04 11:41:16
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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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应用背景摄像头的感知结果与人眼最为接近，且兼具成本低廉的特点，因此在无人驾驶、机器人自主感知等方面具有广泛的应用。激进如马斯克，于2021年4月对外宣布特斯拉产品将舍弃雷达，完全依赖摄像头，即“纯视觉”方案。另一方面，随着工艺技术的进步，激光雷达的可靠性及性价比正稳步提升。与毫米波雷达相比，激光雷达在测角方面具有更高的精度，可形成更为稠密的点云探测结果，因此具有更强的目标感知能力。随着激光雷达成本
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OpenCV4 视频教程来了....教程提纲课程特色课程链接 OpenCV4 视频教程来了…教程提纲主要是是针对OpenCV4核心模块功能，设计的系统化视频教学课程，一步步教你如何使用OpenCV完成图像处理与视频分析任务，从环境配置开始，到案例分析，中间穿插大量工程编程技巧，对每个API函数都做到了原理与参数的详细解释，全部教程基于VS2015/VS2017， C++ 演示教学。课件P
特征矩的知识在概率论和数理统计中有介绍，空间矩的方法在图像应用中比较广泛，包括零阶矩求面积、一阶矩确定重心、二阶矩确定主方向、二阶矩和三阶矩可以推导出七个不变矩Hu不变矩，不变矩具有旋转，平移、缩放等不变性，因此在工业应用和模式识别中得到广泛的应用。目标物体灰度函数特征矩的公式定义如下：如果是二值图像，那么f(x,y)就变成在OpenCV中，可以很方便的计算多边形区域的3阶特征矩，opencv中的
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2024-04-27 18:49:08
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概述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。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、图像编码与重
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2024-05-15 09:45:19
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这边先做几个概念上的解释再详细叙述图像矩。矩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。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、图像编码与重构等。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
矩的概念介绍 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、图像的编码与重构等。从一幅图像计算出来的矩集，不仅可以描述图像形状的全局特征，而且可以提供大量关于该图像不同的几何特征信息，如大小，位置、方向和形状等。图像矩这种描述能力广泛应用于各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域的目标识
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2024-03-19 16:56:49
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最近跟着老师做一个交通识别的项目, 总算明白了一个道理, 这水啊, 不去亲自蹚上一遭就不知道有多深, 更根本的原因当然还是自己学的不够扎实, 不够好.经过了一个寒假的折磨,终于做出了一个原型来, 想到了自己当时被折磨的头疼的样子,想着将一部分源代码发上来, 希望可以帮助到别人.呵呵，废话不多说了这里我发的是一个手写字符识别的程序(这是在编写交通标志的过程中产生的,因为当时手头的交通标志的样本够,所
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2024-07-02 15:20:09
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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 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
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2024-01-08 21:00:38
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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
求3阶中心矩在Python中的实现
求3阶中心矩是统计学中的一个重要概念，通常用于描述数据分布的偏度。在Python中，利用numpy库可以方便地计算3阶中心矩。本文将详细记录如何在Python中实现这一过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及性能优化等方面。
## 版本对比
在使用numpy进行3阶中心矩的计算时，不同版本的numpy可能会影响性能和功能。
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