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图像不变性特征——hu

图像的hu是一种具有平移、旋转和尺度不变性的图像特征。...各阶的物理意义: 0阶(m00):目标区域的质量 1阶(m01,m10):目标区域的质心 2阶(m02,m11,m20):目标区域的旋转半径 3阶(m03,m12,m21,m30...中心:构造平移不变性 由零阶原点和一阶原点,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: 由于我们选择了以目标区域的质心为中心构建中心,那么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:构造尺度不变性 为抵消尺度变化对中心的影响,利用零阶中心u00对各阶中心距进行归一化处理,得到归一化中心: 由上文可知,零阶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),显然其零阶中心也会相应变小,使得具备尺度不变性。

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    Hu

    从一幅数字图形中计算出来的集,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,因此可以用来描述灰度图像的特征。...7个不变,不变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特征,可减少计算量。

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    几何

    定义 1.1 几何 几何定义于基本集 ,则 阶二维几何用 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: 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 一幅二值图像计算出的几何称为剪影。...3.2 边界 仅用一幅图像的边界点计算出来的几何称为边界。...3.3 中心 一幅图像相对于亮度心所计算出的几何称为中心,其表示为: μpq=∬ζ(x−x0)p(y−y0)qf(x,y)dxdy\begin{array}{c} \mu_{pq} = \underset

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    图像概述

    概述 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、二阶分别表示其全概率、数学期望和方差。...零阶到三阶用于描述总体水平上的图像特征,而更高阶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 阶函数的一般定义如下: \begin{aligned} \Phi_{pq} = \iint\limits_\zeta

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    matlab 计算灰度图像的一阶,二阶,三阶实例

    一阶,定义了每个颜色分量的平均强度 ? 二阶,反映待测区域颜色方差,即不均匀性 ? 三阶,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...Kavg = mean2(K) %求增强对比度后的图像一阶 Jstd = std(std(J)) %求原图像的二阶,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 我们这里只讨论二阶的问题。 二阶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,二阶,三阶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。

    1.9K10

    概率论12 生成函数

    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,来计算f(X)的期望。...当然,你也可以通过的定义来求。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,所以很容易获得生成函数。生成函数的求解的方式会便利许多。...总结 生成函数

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    C++ OpenCV图像的

    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,而图像不变就是其中一个。...从图像中计算出来的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中的主要包括以下几种:空间,中心和中心归一化。...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 计算图像的质心 绘制轮廓和质心 显示图像 ? ? ? 运行效果 ?

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    使用预先训练网络和特征抽取大力提升图像识别

    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

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    基于高阶的行业轮动

    本文主要参考了报告[1],报告数据代码获取后台回复“高阶行业轮动”。...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,波动率是收益率的二阶,自然而然的想到,是否收益率的三阶、四阶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在行业轮动中的应用

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