这里是取Hu矩差异相对“参考形状”的最大值。当7个矩中某一个的差别特别大时,这个差异会被放大,适合找“最不同点”。 我们可以根据实际的测试情况来选择使用不同的方法。而匹配的逻辑就是,首先使用matchshapes进行测试,来筛选合适的或者正确的轮廓形状,随后再使用上面所说的中心矩的方法来获得中心位置。 下面是实...
// Log scale hu momentsfor(inti=0;i<7;i++){huMoments[i]=-1*copysign(1.0,huMoments[i])*log10(abs(huMoments[i]));} 5. Shape Matching using Hu Moments 如前所述,在平移(x或y方向移动)、缩放和旋转下,所有7个Hu矩都是不变的。如果一个图形是另一个图形的镜像,那么第7个Hu时刻在符号上...
在OpenCV中,Hu矩是一种用于图像形状描述的强大工具,特别适用于轮廓匹配。下面我将分点解释如何在C++中使用OpenCV计算Hu矩并进行轮廓匹配。 1. 理解Hu矩的概念及其在OpenCV中的应用 Hu矩是一种七维不变矩,由Hu在1962年提出。这些矩具有平移、旋转和尺度不变性,因此非常适合用于图像形状的描述和匹配。在OpenCV中,可以...
OpenCV学习笔记-形状匹配 函数cv.matchShape()可以帮我们比较两个形状或轮廓的相似度。如果返回值越小,匹配越好。 它是根据Hu矩来计算的。Hu矩是归一化中心矩的线性组合,之所以这样做是为了能够获取代表图像的某个特征的矩函数。这些矩函数对某些变化如缩放,旋转,镜像映射(除了h1)具有不变形。 具体代码: 结果: 上...
Hu不变矩是图像的一组特征参数,主要用来描述形状,并具有平移、伸缩、旋转均不变的不变性,可用于图像分类、识别。 moments0函数用于计算多边形和光栅形状的最高达三阶的所有矩。 对于三阶或三阶以上矩,使用图像在轴或轴上的投影比使用图像本身的描述更方便。 三阶矩:投影扭曲,描述了图像投影的扭曲程度。扭曲是一个...
2.3 Hu矩 3 基于Hu矩实现形状匹配 3.1 Hu矩的计算 3.2 基于matchShapes函数计算两个图形之间的距离 4 代码 4.1 Hu矩计算 4.2 形状匹配 5 参考 在这篇文章中,我们将展示如何使用Hu Moments进行形状匹配。您将学习以下内容 什么是图像矩? 如何计算图像矩?
51CTO博客已为您找到关于opencv中轮廓hu矩与模板hu矩匹配的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及opencv中轮廓hu矩与模板hu矩匹配问答内容。更多opencv中轮廓hu矩与模板hu矩匹配相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进
Hu矩-轮廓匹配(转) 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M1 和M2 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、缩放和平移不变性(M1 ...
实验表明，变模板尺寸Hu 矩模板匹配算法能够根据实际场景中目标所 占画面比例提取到合适大小的R0I,在将其作为初始跟踪目标输入KCF 目标跟踪算法后，应用于 1920 x 1200尺寸的图像能做到平均8帧每秒的实时R0I 提取。关键词:机器视觉；Hu 矩;模板匹配；目标跟踪；R0I 提取 中图分类号:TH16；TG506 文献标识码:A...
基于区域重叠核加权Hu矩的SIFT误匹配点剔除算法