hu矩

关键词:Hu矩,SVM,OpenCV 在图像中进行目标物识别,涉及到特定区域内是否存在目标物,SVM可在样本量较少情况下对正负样本(图片中前景背景)做出良好区分,图片基本特征包括诸如HOG.LBP.HAAR等,在具体进行物体检测时考虑结合待检测物特点利用或设计新特征进行训练并分类.本文以几何不变矩为例说明OpenCV中SVM分类器的一般使用过程,下面依次简述Hu矩函数.SVM参数设置及实例演示. 1.Hu求解 double M[7];//Hu矩输出 Moments mo; //矩变量 src=i

快乐虾 http://blog.csdn.net/lights_joy/ 欢迎转载,但请保留作者信息 几何矩是由Hu在1962年提出的,具有平移.旋转和尺度不变性.opencv中关于矩的计算是由C++中的Moments这个类来完成的: //! raster image moments class CV_EXPORTS_W_MAP Moments { public: //! the default constructor Moments(); //! the full constructor Mo

https://blog.csdn.net/jiake_yang/article/details/52589063 [OpenCV3.3]通过透视变换矫正变形图像 https://blog.csdn.net/rrrfff/article/details/77340641 OPENCV提供了输入图像直接进行hu矩匹配的函数,返回的是两个图像或轮廓之间hu矩的相似度: double cvMatchShapes(const void*object1,const void*object2,int met

p+q阶矩:具有两个边缘的游街函数f(x,y)的p+q阶矩mpq定义为 式中,,即p和q可取所有的非负整数值,因此产生一个矩的无限集,而且该集合完全可以确定函数f(x,y)本身.换句话说,函数与其矩集合有一个一一对应的关系:集合{mpq}对于函数f(x,y)是唯一的,也只有f(x,y)才具有该特定的矩集. 对于大小为MxN的数字图像f(i,j)的p+q阶矩为 0阶矩 只有一个m00,m00是图像各像素灰度的综合,二值图像的m00则表示目标物体的面积.1阶矩有两个,高阶矩则更多.用0阶矩除所有的1

1. 矩的概念 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(图像描述量)来描述整个图像,这组数据越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.图像识别发展几十年,不断有新的特征提出,而图像不变矩就是其中一个. 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,k为正整数.则量E[(x−c)k]称为X关于c点的k阶矩. 比较重要的有两种情况: 1. c=0.这时ak=E(Xk)称为X的k阶原点矩 2. c=E(X).这时μk

[原文部分转载]:http://blog.csdn.net/wrj19860202/archive/2011/04/16/6327094.aspx 在连续情况下,图像函数为 ,那么图像的p+q阶几何矩(标准矩)定义为:   p+q阶中心距定义为:   其中 和 代表图像的重心, 对于离散的数字图像,采用求和号代替积分:      和 分别是图像的高度和宽度: 归一化的中心距定义为:  :其中 (PS_yang: 此处的 ρ 的取值有争议,不同文献 [不变矩算法研究.丁明跃.华科] 给了不同的公式

一.概述 我们在实际中如何应用这些轮廓呢?比如,有两个轮廓如何进行比较匹配,或者如何比较一个轮廓和一个抽象模板.比较两个轮廓最简洁的方式是比较它们的轮廓矩.矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征. 二.矩及Hu矩的结构体 typedef struct CvMoments { double  m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03;   /* spatial moments */ double  mu2

1. 矩的概念 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(图像描述量)来描述整个图像,这组数据越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.图像识别发展几十年,不断有新的特征提出,而图像不变矩就是其中一个. 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XX为随机变量,cc为常数,kk为正整数.则量E[(x?c)k]E[(x?c)k]称为XX关于cc点的kk阶矩. 比较重要的有两种情况: 1. c=0c=0.这时ak=E(Xk)ak=E(X

Pattern Classification 如何从模式样本中提取和提取最能解决问题的 模式特征 模式采集中所得到的样本测量值往往是很多的,比如说点云 无论是理论上还是实践中数据压缩都是很重要的 原始特征--数据采集得到的诸测量值 维数压缩 R->d  保持本质属性不变 通过特征变换:相似变换.旋转变换.正交变换... 通过特征选择:从特征集中选取出最有利于分类的特征子集 特征变换与特征选择,作为两个过程,先后次序不固定,视情况而定 应该在处理时间和分类错误率之间进行折中 图像的特征提取 一幅图