C++ OpenCV图像的矩

概述

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(数据描述量)来描述整个图像，这组数据月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，图像识别技术的发展中，不断有新的描述图像特征提出，而图像不变矩就是其中一个。

从图像中计算出来的矩通常描述了图像不同种类的几何特征如：大小、灰度、方向、形状等，图像矩广泛应用于模式识别、目标分类、目标识别与防伪估计、图像编码与重构等领域。

OpenCV中的矩主要包括以下几种：空间矩，中心矩和中心归一化矩。

相关API

cv::moments (   InputArray  array,
               bool    binaryImage = false
           )   

• array:输入数组，可以是光栅图像(单通道，8-bit或浮点型二维数组),或者是一个二维数组(1 X N或N X 1),二维数组类型为Point或Point2f
• binaryImage:默认值是false，如果为true，则所有非零的像素都会按值1对待，也就是说相当于对图像进行了二值化处理，阈值为1，此参数仅对图像有效。

contourArea()

该函数使用Green formula计算轮廓面积，返回面积和非零像素数量如果使用drawContours或fillPoly绘制轮廓，可能导致不同。

double cv::contourArea  (   InputArray  contour,
                           bool    oriented = false
                       )       

• contour:是一个向量，二维点，可以是vector或Mat类型
• oriented:有默认值false，面向区域标识符，如果为true，该函数返回一个带符号的面积，其正负取决于轮廓的方向(顺时针还是逆时针)。根据这个特性可以根据面积的符号来确定轮廓的位置。如果是默认值false，则面积以绝对值的形式返回.

arcLength()

用于计算封闭轮廓的周长或曲线的长度

double cv::arcLength    (   InputArray  curve,
                           bool    closed
                           )

• curve:输入二维点集，可以是vector或Mat类型
• closed:曲线是否封闭的标志位，true则封闭否则不封闭

代码演示

新建一个项目opencv-0026,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法

核心代码

实现步骤：

1. 变为灰度图
2. 高斯模糊
3. 边缘检测
4. 轮廓提取
5. 计算图像矩
6. 计算图像的质心
7. 绘制轮廓和质心
8. 显示图像

运行效果

其中命令行里面显示每个轮廓的面积和周长，右边的画的轮廓里面还有每个轮廓的质心

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