不规则形状上的Zernike矩误差？

Question

当我在某些包含非常不规则形状的图像上调用mahotas.features.zernike_moments时，出现以下错误：

fv = mahotas.features.zernike_moments(mask, cv2.minEnclosingCircle(cnt)[1], degree=8)
File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\mahotas\features\zernike.py", line 59, in zernike_moments
    c0,c1 = center_of_mass(im)
ValueError: too many values to unpack (expected 2)

它适用于如下所示的简单形状：

但是在下面的图像中，使用以下代码出现了错误。知道我在做什么错吗？

penStrokes = np.array(penStrokes)
peri = cv2.arcLength(penStrokes, True)
approx = cv2.approxPolyDP(penStrokes, 0.02 * peri, True) 
mask = np.zeros((frame.shape[0], frame.shape[1], 1), dtype='uint8')
cv2.drawContours(mask, [approx], -1, (255,), -1)
cnt = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1][0]
cv2.imshow('mask', mask)


# Determine shape from zernike moments
fv = mahotas.features.zernike_moments(mask, cv2.minEnclosingCircle(cnt)[1], degree=8)
print(fv)

编辑似乎可以将蒙版调整为500像素宽，代码可以正常工作吗？象形文字的形状需要最小尺寸吗？

Answer 1

这是mahotas的作者。

mask是3D图像（尽管最后一个尺寸是1），而该功能仅适用于1D图像。试试：

fv = mahotas.features.zernike_moments(mask[:,:,0], \
                        cv2.minEnclosingCircle(cnt)[1], \
                        degree=8)