hu矩是图像分析中关键的特征描述量。不同机械结构对中心距精度要求有别。中心距大小影响齿轮传动平稳程度。hu矩能有效表征图像形状独特属性。中心距设计需考虑零件材料弹性模量。利用hu矩可实现图像快速匹配识别。中心距误差过大会引发设备异常振动。hu矩计算基于图像灰度分布特征。中心距调整可改善链条传动的性能。多种...
图像的hu矩是一种具有平移、旋转和尺度不变性的图像特征。 普通矩的计算:f(x,y)的p+q阶原点矩可以表示为: 而数字图像是一个二维的离散信号,对上述公式进行离散化之后: 其中C与R分别表示图像的列与行。 各阶矩的物理意义: 0阶矩(m00):目标区域的质量 1阶矩(m01,m10):目标区域的质心 2阶矩(m02,m11,m2...
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。 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 --- 二 实现(源码) ①自编函数模块C++ AI检测代码解析 //###...
,则有Hu矩的七个矩的计算式如下: 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hu[0]和hu[1]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体的描述才是真正的具有旋转、...
Hu矩是由日本学者Hu博士于1962年提出的,它通过将图像的轮廓投影到归一化的笛卡尔坐标系中,然后计算一组标准化矩的代数和来描述轮廓的形状。这组标准化矩被称为Hu矩,它包含了七个不变矩,用来描述轮廓的整体形状、旋转和缩放不变性。 Hu矩的计算过程相对复杂,首先需要将轮廓的边界点坐标转换为中心矩,然后通过计算各...
通过统计灰度共生矩阵的各个元素,我们可以得到一组代表图像纹理特征的统计参数,其中最常用的就是hu矩。 hu矩是一组七个不变矩,它们能够描述图像的几何形状特征。这七个矩分别是:面积矩、归一化第一矩、归一化第二矩、归一化第三矩、归一化第四矩、归一化第五矩和归一化第六矩。这些矩可以根据灰度共生矩阵的...
Hu矩是归一化中心矩的线性组合。Hu矩在图像的旋转,缩放,平移等操作后,仍然保持矩的特征不变,所以经常会用到Hu矩来识别图像的特征。 在OpenCV中,我们可以通过cv2.HuMoments()函数获取Hu矩。该函数使用cv2.moments()函数的返回值作为参数,返回7个Hu矩值。
参考1. 图像不变性特征: 2. matlab实现: 3. HU矩和Zernike矩: 完 【图像算法OpenCV】几何不变矩--Hu矩 原文地址 http://blog.csdn.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(Visual pattern recognition by moment invariants)在1962年提出的,具有平移....
在OpenCV中,可以很方便的得到Hu不变距,Hu矩在图像旋转、缩放、平移等操作后,仍能保持矩的不变性,所以有时候用Hu不变距更能识别图像的特征。 Hu矩由于具有尺度、旋转、平移不变性,可以用来做匹配。 Hu不变矩主要是利用归一化中心矩构造了7个不变特征矩,由二阶矩和三阶矩可以导出7个不变矩: ...
算法:Hu矩是归一化中心矩的线性组合,通过归一化中心矩的组合运算得到每一个矩。原点矩或中心矩在图像旋转、缩放、平移等操作后,不同时具有矩的不变性,但是Hu矩具有图像旋转、缩放、平移不变性。 hu=cv2.HuMoments(m) m表示轮廓的矩 归一化中心矩: