七个Hu不变矩的意义来自OpenCV

Question

据我所知，七个hu不变矩用于对象的平移，旋转和比例变化，以便独立地识别这些因素。

这就是为什么我使用OpenCV中的“时刻”函数来提取中心矩，然后我使用函数HuMoments来获得下面二值化图像的七个不变矩：

我的第一个问题是关于使用OpenCV的“时刻”功能。第二个参数是“binaryImage”，我将其设置为true，因为它是二进制图像，可以吗？

我的第二个疑问是关于“HuMoments”功能的输出：七个hu不变的时刻。我不明白这些数据。什么数据与轮换，翻译什么以及规模变化有关？

非常感谢！，干杯！

Answer 1

第一个问题：

由于图像中有单个对象，因此可以这样做。如果有更多的物体，并希望找到每个物体的时刻，请使用等高线。访问：http://opencvpython.blogspot.in/2012/06/contours-3-extraction.html

第二个问题：

（看到你的问题后我也在想它）

胡锦涛先生在1962年的论文“Visual Pattern Recognition by Moment Invariants”中揭露了胡锦涛。

在那篇论文中，他解释了它们（当然，在高数学内容的帮助下）。如果需要，可以查看。

他声明：

  

定理：中心时刻是翻译中的不变量。

当您使用moment（）函数找到时刻时，它会返回三种类型的时刻spatial moments (Mji), Central Moments (MUji) and Central Normalized Moments ( NUji)。查看moments()

的文档

在第4-C节末尾，胡锦涛指出，在七个关系（Visit here to see them）中，前六个对翻译，大小和轮换都是不变的，而seventh one is skew invariant, which helps to distinguish mirror images.

我搜索了很多关于胡时代价值观的含义。但所有论文都说同一个对话：" Seven Hu Moments are calculated from Central Moments which are invariant to size, position and orientation ".他们没有说明个别价值观是什么意思。

加里·布拉兹基先生的OpenCV“学习OpenCV”经典着作提供了一些见解，告诉我们要探索更多。 (Refer page 254)

Answer 2

回答你的第二个问题：

我不认为不变的时刻有任何意义。无论它如何移动，旋转或缩放，它们都可以保证对于给定的形状保持不变。

你听起来像你想知道的那种意思：

  

哪些数据与轮换相关，翻译什么以及规模变化？

没有多大意义，因为根据定义，它们都与旋转，平移和缩放无关。但是，曾经可以很容易地提出类似的问题但是对于其他属性，例如：

  

哪些数据与角数，圆度或宽高比有关？

在这里，我认为很明显，这些时刻与任何想要与之相关的任意属性无关，所以答案再次没有意义。

那么我们离开了哪里？有了这个：如果我们想要比较两个对象来判断它们的“形状”是否相似（并且“形状”意味着我们不关心旋转，平移和尺度变化），我们可以计算出hu不变矩并比较它们。如果这些值“近似”相等，那么您可以希望说形状“大致”相同。然后人们会希望这些时刻在不同形状之间变化很大 - 无论它们是否存在都是一个有趣的问题，也许其他人可以回答。

例如，假设我们计算一个正方形的一些时刻（仅显示三个并且为了简单起见，范围为0到1）：

(0.5, 0.5, 0.5)

然后我们希望圈子给出类似的东西：

(0.5, 1, 0.5)

还有一个椭圆形：

(0.5, 1, 0.7)

这可以让您比较这些形状。如果你计算一个未知形状的时刻并得到：

(0.51, 0.98, 0.47)

它可能（希望）是一个圆圈。 然而，如果一位明星给了你：

(0.2, 0.6, 0.9)

并且新月也给了同样的东西，这不会那么有用。虽然有七个时刻，但至少有一些时刻可能会有很大的变化，因为我们可能会考虑形状的重要特征。

希望这有帮助。