cv2.cvtColor(o,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片 HuM1=cv2.HuMoments(cv2.moments(gray)).flatten()#提取轮廓特征...，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： 二阶Hu矩：nu20, nu11, nu02 三阶Hu矩：nu30, nu21, nu12, nu03 v来代替nu的归一化中心矩...注意：Hu矩特征只有低阶矩（最多三阶矩），对于图像的细节不能完整地描述出来，图像识别速度快，准确率低。
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。...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,m20）：目标区域的旋转半径 3阶矩（m03,m12,m21,m30...中心矩：构造平移不变性 由零阶原点矩和一阶原点矩，我们可以求得目标区域的质心坐标： 由求得的质心坐标，我们可以构造出中心矩： 由于我们选择了以目标区域的质心为中心构建中心矩，那么矩的计算时永远是目标区域中的点相对于目标区域的质心...归一化中心矩：构造尺度不变性 为抵消尺度变化对中心矩的影响，利用零阶中心矩u00对各阶中心距进行归一化处理，得到归一化中心矩： 由上文可知，零阶矩表示目标区域的质量（面积），那么如果目标区域的尺度发生变化...（缩小2倍），显然其零阶中心矩也会相应变小，使得矩具备尺度不变性。
个人翻译： 数学上，“矩”是一组点组成的模型的特定的数量测度。 在力学和统计学中都有用到“矩”。...如果这些点代表“质量”，那么： 零阶矩表示所有点的 质量； 一阶矩表示 质心； 二阶矩表示 转动惯量。...如果这些点代表“概率密度”，那么： 零阶矩表示这些点的 总概率（也就是1）； 一阶矩表示 期望； 二阶（中心）矩表示 方差； 三阶（中心）矩表示 偏斜度； 四阶（中心）矩表示 峰度；...这个数学上的概念和物理上的“矩”的概念关系密切。
从一幅数字图形中计算出来的矩集，通常描述了该图像形状的全局特征，并提供了大量的关于该图像不同类型的几何特性信息，比如大小、位置、方向及形状等。...针对于一幅图像，我们把像素的坐标看成是一个二维随机变量(X,Y)，那么一幅灰度图像可以用二维灰度密度函数来表示，因此可以用矩来描述灰度图像的特征。...7个不变矩,不变矩是一处高度浓缩的图像特征，在连续图像下具有平移、灰度、尺度、旋转不变性。...由Hu矩组成的特征量对图片进行识别，优点就是速度很快，缺点是识别率比较低。...**通过这个思想，可对图像进行简化处理，保留最能反映目标特性的信息，再用简化后的图像计算不变矩特征，可减少计算量。
矩 设 X 是一随机变量，若 E\left(X^{k}\right) 存在，则称它为 X 的 k 阶原点矩，简称 k 阶矩。...样本 k 阶矩 A_{k} 是 k 阶总体矩 \mu_{k}=E\left(X^{k}\right) 的无偏估计量，这也正是矩估计法的原理。...而样本 k 阶矩是 k 阶矩的无偏估计，故我们可以得到思路： 假设我们有 k 个待估参数，连立1阶矩、2阶矩、直到 k 阶矩，我们就得到了 k 个方程， k 个未知量（待估参数)； 解得每个待估参数...，接着用样本 k 阶矩替换 k 阶矩即完成估计。...解： 有两个末知量, 故我们需要列出 1 阶矩和 2 阶矩： image.png 解得： image.png 由于样本 k 阶矩是 k 阶矩的无偏估计量，故用 A_{1}, A_{2}
定义 1.1 几何矩 几何矩定义于基本集 ，则 阶二维几何矩用 表示，其表达式为： mpq=∬ζxpyqf(x,y)dxdy\begin{array}{c} m_{pq} = \underset...1.2 特征函数 亮度函数 的二维傅里叶变量称作特征函数： F(u,v)=∬ζei(ux+vy)f(x,y)dxdy\begin{array}{c} F(u,v) = \underset{\zeta...三阶中心矩： 表示图像投影的偏离度，偏离度是图像离对称均值的偏差程度的一个统计度量。 3. 分类 3.1 剪影矩 一幅二值图像计算出的几何矩称为剪影矩。...3.2 边界矩 仅用一幅图像的边界点计算出来的几何矩称为边界矩。...3.3 中心矩 一幅图像相对于亮度矩心所计算出的几何矩称为中心矩，其表示为： μpq=∬ζ(x−x0)p(y−y0)qf(x,y)dxdy\begin{array}{c} \mu_{pq} = \underset
概述 矩函数在图像分析中有着广泛的应用，如模式识别、目标分类、目标识别与方位估计、图像编码和重构等。...一个从一幅数字图像中计算出来的矩集，通常描述了该图像形状的全局特征，并提供大量的关于该图像不同类型的几何特性信息。 一个概率密度函数的零阶、一阶、二阶矩分别表示其全概率、数学期望和方差。...零阶到三阶矩用于描述总体水平上的图像特征，而更高阶矩则含有更好的图像细节，但通常对噪声更加敏感，可以变换方式减少或消除噪声的影响。 2....设一幅图像的亮度函数为 ，它的 阶矩函数的一般定义如下： \begin{aligned} \Phi_{pq} = \iint\limits_\zeta \Psi_{pq}(x,y) f(x,...2.2 极坐标 在极坐标 下的基函数需要按照图像空间的极坐标表示，因此图像的 阶矩函数的一般定义如下： \begin{aligned} \Phi_{pq} = \iint\limits_\zeta
一阶矩，定义了每个颜色分量的平均强度 ? 二阶矩，反映待测区域颜色方差，即不均匀性 ? 三阶矩，定义了颜色分量的偏斜度，即颜色的不对称性 ?...= round(p/2); qq = round(q/2); J = double(J); K = double(K); colorsum = 0.0; Javg = mean2(J) %求原图像一阶矩...Kavg = mean2(K) %求增强对比度后的图像一阶矩 Jstd = std(std(J)) %求原图像的二阶矩，因为一次std函数表示按列求标准差，两次std表示求整个矩阵的标准差 Kstd =...*y))/area; hold on; plot(meanx,meany,'r+'); %十字标出重心位置 图像的二阶矩 我们这里只讨论二阶矩的问题。 二阶矩最终是形成了一个二阶矩阵，如下： ?...以上这篇matlab 计算灰度图像的一阶矩,二阶矩,三阶矩实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
描述量是从分布中提取出的一个数值，用来表示分布的某个特征。之前使用了两个描述量，即期望和方差。在期望和方差之外，还有其它的描述量吗？ 斜度 值得思考的是，期望和方差足以用来描述一个分布吗？...为了表达分布的这一特征，我们引入一个新的描述量，斜度(skewness)。它的定义如下: $$Skew(X) = E[(X - \mu)^3]$$ 上面两个分布，第一条曲线向左偏斜，斜度分别为2。...根据期望可以线性相加的特征，有: $$E(f(X)) = a_0 + a_1E(X) + a_2E(X^2) + a_3E(X^3) + ... $$ 我们可以通过矩，来计算f(X)的期望。...当然，你也可以通过矩的定义来求矩。但许多情况下，上面指数形式的积分可以使用一些已有的结果，所以很容易获得矩生成函数。矩生成函数的求解矩的方式会便利许多。...总结 矩 矩生成函数
\n",cv2.moments(contours[i]))#提取轮廓特征 print("轮廓"+str(i)+"的面积：%d"%cv2.moments(contours[i])['m00']) cv2....、一幅图像、一组点集的全局特征，包括几何特征，例如大小、位置、角度、形状等。...如果两个图像轮廓的矩一致，那么两个图像轮廓一致。在图像位置发生变化时，虽然图像轮廓的面积、周长等特征不变，但是更高阶的特征会随着位置的变化而发生变化。...零阶矩：m00 一阶矩：m10, m01 二阶矩：m20, m11, m02 三阶矩：m30, m21, m12, m03 f(x，y)的p+q阶中心矩： 二阶中心矩：mu20, mu11, mu02...三阶中心矩：mu30, mu21, mu12, mu03 f(x，y)的p+q阶归一化中心矩： 二阶Hu矩：nu20, nu11, nu02 三阶Hu矩：nu30, nu21, mu12, mu03
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。...核心代码 实现步骤： 变为灰度图 高斯模糊 边缘检测 轮廓提取 计算图像矩 计算图像的质心 绘制轮廓和质心 显示图像 ? ? ? 运行效果 ?
任何人工智能项目，在数据不足面前都会巧妇难为无米之炊，算法再精巧，只要数据量不足，最后的效果都不尽如人意，我们目前正在做的图像识别就是如此，要想让网络准确的识别猫狗图片，没有几万张图片以上是做不到的。...由于别人做出的网络肯定跟我们自己面对的应用场景有所区别，所以在使用时，我们必须对其进行相应改造，常用的方法有特征抽取和参数调优，我们分别就这两种方法进行深入讨论。 我们先看所谓的特征抽取。...，接下来我们就可以吧抽取的特征输入到我们自己的神经层中进行分类，代码如下： train_features = np.reshape(train_features, (2000, 4 * 4 * 512)...上面的方法叫特征提取，还有一种方法叫参数调优。...特征提取时，我们把图片输入VGG16的卷积层，让他直接帮我们把图片中的特征提取出来，我们并没有通过自己的图片去训练更改VGG16的卷积层，参数调优的做法在于，我们会有限度的通过自己的数据去训练VGG16
3.矩阵相乘，A,B矩阵需要满足条件为A为m*n的矩阵，B为n*p的矩阵，结果C为m*p的矩阵
一、安装配置（python2.7） 1.pip install pytesseract 2、pip install pyocr 3、pip install pi...
图的结构比较复杂，任何两个顶点之间都可能有关系。如果采用顺序存储，则需要使用二维数组表示元素之间的关系，即邻接矩阵(Adjacency Matrix),也可以使...
我们现在正在采取下一步，发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉识别挑战进行了培训。
本文为个人对广发研报《指数高阶矩择时策略》的复现，纯代码+结果。...报告认为高阶矩可以刻画资产价格的变化，并且有一定的领先性，可以以此构造指数择时策略，原理见研报（在公众号后台回复“高阶矩”获取研报和代码) 文章为个人对报告的理解，结果并不准确，有问题请指出 python...2.高阶矩和EMA 高阶矩和EMA定义 def getHighMoment(EarnRate,k,N = 20): HighMoment = (EarnRate**k).rolling(window...其中，日收益率通过每日收盘价计算，高阶矩通过日收益率计算，EMA通过高阶矩计算。...参考文献 广发证券-指数高阶矩择时策略
本文主要参考了报告[1]，报告数据代码获取后台回复“高阶矩行业轮动”。...1.背景 大量研究表明，A股行业有明显的轮动现象，并且与A股相反，行业指数通常呈现动量特征，即前期涨幅高的行业，会延续上涨的趋势，比前期涨幅低的行业有明显超额收益，这一现象之前的文章中也探究过，具体可以参考...最后，考虑到动量是收益率的一阶矩，波动率是收益率的二阶矩，自然而然的想到，是否收益率的三阶矩、四阶矩是否也能对行业的轮动现象做出解释。即用偏度、峰度作为因子做行业轮动。这两个因子也有一些文献做过研究。...sm.add_constant(fall[['vol','mom','sk','kur']])) fm.fit() 参考文献 [1]20170409-海通证券-海通证券金融工程专题报告：动量策略及收益率高阶矩在行业轮动中的应用
图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读，加深对图像识别原理的理解（公众号贴出的代码显示不全仅供参考，详细代码可以在github查看）。...接下来看如何找到特征点集： ? ?...）的简称，它是一个对大数据和高维特征进行最近邻搜索算法的集合。...OpenCV的图像识别算法。...六、总结 1、图像识别，对不能用ui控件定位的地方的，使用图像识别来定位，对一些自定义控件、H5、小程序、游戏，都可以支持； 2、支持多个终端，使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦，
“深度学习是一个基于赋予大型神经网络多层隐含的机器学习领域，以学习具有较强预测能力的特征。...为了从训练样本中提取代表性特征，通常通过堆叠自编码器来构建深度神经网络，这是一种特殊类型的单层神经网络（Hinton and Salakhutdinov 2006）。...本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现图像识别。例子所用的数据集是MNIST数据集，从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。
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