nu02']=0.000750+0.000663=0.001412 HuM1[0]= 0.0014122482397556217 Hu[0]-(nu02+nu20)= 0.0 算法：Hu矩是归一化中心矩的线性组合...，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...： 二阶Hu矩：v20, v11, v02 三阶Hu矩：v30, v21, v12, v03 Hu矩利用二阶和三阶中心矩构造七个不变矩，在连续图像条件下，保持图像旋转、缩放、平移不变性，具体定义如下：
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。...hu矩：构造旋转不变性 利用二阶和三阶规格中心矩可以导出下面7个不变矩组(Φ1 Φ7)，它们在图像平移、旋转和比例变化时保持不变。
期望是一阶原点矩 方差是二阶中心矩 协方差是二阶混合中心矩 图像处理 在图像处理中 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、图像编码与重构等。...，所以他们的值不会随物体平移而变化 归一化中心距 归一化中心矩作用在于消除图像比例变化带来的影响。...中心矩通过减去均值而获得平移不变性，类似的，归一化中心矩通过除以物体的总尺寸而获得缩放不变性。...定义如下： y_{p q}=\frac{\mu_{p q}}{\mu_{00}^{r}} 其中 r=\frac{p+q+2}{2}, p+q=2,3, \ldots 这个略显复杂的公式表明，归一化中心矩就是中心矩加上一个归一化因子...通过组合不同的归一化中心矩，我们可以得到一个反应图像不同特征的不变函数，这个函数不随尺度、旋转、镜面映射(除了 h_1) 变化而变化； Hu 矩在归一化中心距基础上增加了旋转不变性； Hu利用二阶和三阶归一化中心矩构造了
中心矩通过减去均值获取平移不变性，忽略两个图像的位置关系，比较不同位置的两个图像的一致性。中心矩不具有缩放不变性，例如，两个形状一致、大小不一的图像，中心矩不同。...通过提取图像的归一化中心矩属性值，该属性值不仅具有平移不变性，还具有缩放不变性。...对一幅f(x，y)图像，f(x，y)的p+q阶空间矩： 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
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。...3.3 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...{\zeta}{\iint} (x-x_0)^p (y-y_0)^q f(x,y) dxdy \end{array} μpq=ζ∬(x−x0)p(y−y0)qf(x,y)dxdy 由中心矩的定义易知...μ01=0\begin{array}{c} \mu_{00} = m_{00} \\ \mu_{10} = \mu_{01} = 0 \end{array} μ00=m00μ10=μ01=0 中心矩
Python代码实现方法： pandas的Series 数据结构可以直接调用skew()方法来查看 df.iloc[:,1].skew() Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定 峰度 峰度...随机变量的峰度计算方法为：随机变量的四阶中心矩与方差平方的比值。 峰度包括正态分布（峰度值=3），厚尾（峰度值>3），瘦尾（峰度值<3）。...Python代码实现方法： pandas的Series 数据结构可以直接调用kurt()方法来查看 df.iloc[:,1].kurt() 转载地址：https://blog.csdn.net/xbmatrix
2.1中心距 中心矩与我们之前看到的原始图像矩非常相似，只是我们从x矩公式中的和y中减去质心。 请注意，上述中心矩是平移不变的。...为此，我们需要归一化的中心矩，如下所示。 中心矩是平移不变的，归一化的中心矩既是平移的，也是尺度不变的。 3 什么是hu距？ 中心距是平移不变的，这真是太好了。但这还不足以进行形状匹配。
3.根据PCA理论：构建样本矩阵X、协方差矩阵S、中心矩阵H。4.对S进行特征值分解，并取前K个特征值最大的特征向量（降成K维）。5.X与上述新构建的特征向量矩阵相乘，得到最终答案。...X.shape[0] En = np.eye(N) In = np.ones((N, 1), float) H = En - (1/N)*np.dot(In, In.T) #定义中心矩阵
官方文档 仅适用于来自 Python 绑定的轮廓矩计算: 注意，输入数组的 numpy 类型应该是 np.int32或 np.float32。...二阶矩 m30, m12, m21, m03 三阶矩 mu20, mu11, mu02 二阶中心距 mu30, mu21, mu12, mu03 三阶中心距 nu20, nu11, nu02 二阶归一化中心矩...nu30, nu21, nu12, nu03 三阶归一化中心矩 示例代码 img = 255 - mt.cv_rgb_imread('conc.png', gray=True) contours,...0.49577152820752285 'nu12':0.571411100966244 'nu03':-0.06585099069469698 } 计算第二个 Hu 不变矩测试归一化中心矩...ga1d058c5d00f6292da61422af2f3f4adc 在 OpenCV 4.5.5 中还没有实现，有传说在 3.5 的版本中有相关函数 源码 https://github.com/zywvvd/Python_Practise
，且E(|X - EX|^k)也存在，则称E[X-EX]^k为随机变量X的k阶中心矩。...如X的方差是X的二阶中心矩，即D(X)=E{[X-E(X)]^2} ?...R程序：计算S(1,2,3,4,5)的二阶中心矩(方差) > S<-c(1,2,3,4,5) > var(S) [1] 2.5 距是广泛应用的一类数学特征，均值和方差分别就是一阶原点矩和二阶中心矩。...设分布函数F(x)有中心矩u2=E(X −E(X))^2, u3 = E(X −E(X))^3，则Cs=u3/u2^(3/2)为偏度系数。 ?...设分布函数F(x)有中心矩u2=E(X −E(X))^2, u4=E(X−E(X))^4，则Ck=u4/(u2^2-3)为峰度系数。 ?
偏态 峰度系数 统计上是用四阶中心矩来测定峰度的。因为实验研究表明，偶阶中心矩的大小与图形分布的峰度有关。...其中的二阶中心矩就是数据的方差，它在一定程度上可以反映分布的峰度，但有时方差相同的数据却有不同的峰度，因此就利用四阶中心矩来反映分布的尖峭程度。...为了消除变量值水平和计量单位不同的影响，实际工作中是利用四阶中心矩与σ4的比值作为衡量峰度的指标，称为峰度系数。...但是在SPSS中的计算公式是四阶中心矩与σ4的比值减去3后的值，这个值与0相比，如果为0，说明其峰度与正态分布相同。大于0，说明它是比正态分布要陡峭。 ? 其中： ? 为实数， ?
在Python中，主要有以下检验正态性的方法： 1.scipy.stats.shapiro ——Shapiro-Wilk test，属于专门用来做正态性检验的模块，其原假设：样本数据符合正态分布。...偏度：偏度是样本的标准三阶中心矩。 ? 峰度：峰度是样本的标准四阶中心矩。 ? 6.
moment:分布的非中心矩。...以上这篇在python中求分布函数相关的包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。
中心矩 我们可以通过计算轮廓矩来比较两个轮廓。“中心矩是通过将轮廓的所有像素相加而得出的轮廓的总体特征。” ?...中心矩型- 空间矩： m00，m10，m01，m20，m11，m02，m30，m21，m12，m03。 中心矩： mu20，mu11，mu02，mu30，mu21，mu12，mu03。
4. k阶样本中心矩 设是总体的一个简单随机样本，为样本均值，称 为样本的阶中心矩，通常用样本的阶中心矩来估计总体分布的阶中心矩。 5. 顺序统计量 ?...好了， 关于上面的这些内容，下面看一波python实现了。...下面是一波python实现： data = list(np.random.randn(10000)) #⽣生成标准正态分布的随机数（10000个） plt.hist(data, 1000, facecolor
image.png 常见分布的期望和方差如下： image.png 协方差 协方差常用于衡量两个变量的总体误差 相关系数 两个变量相关程度 中心矩、原点矩 X的数学期望E(X...X的方差D(X)是X的二阶中心矩。...X和Y的协方差Cov(X,Y)是X和Y的二阶混合中心矩 峰度 反应峰部的尖度 偏度 右偏还是左偏 三个基本定理 切比雪夫不等式 /切比雪夫定理 设随机变量X的期望为μ，方差为σ2，对于任意的正数
下图采用以中心为圆心的小圆来演示质心检测的效果： ‘MajorAxisLength’：是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴长度（像素意义下）。本属性只支持二维标注矩阵。...‘MinorAxisLength’：是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的短轴长度（像素意义下）。本属性只支持二维标注矩阵。...‘Eccentricity’：是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的离心率（可作为特征）。本属性只支持二维标注矩阵。...‘Orientation’：是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴与x轴的交角（度）。本属性只支持二维标注矩阵。
在概率统计中，有两个指标，偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）， 偏度（Skewness），用于衡量随机变量相对于平均值的对称程度，计算方式为随机变量的三阶标准中心矩，如下， \[\...峰度（Kurtosis），用于衡量随机变量分布的集中程度，计算方式为随机变量的四阶标准中心矩，如下， \[\operatorname{Kurt}[X]=\mathrm{E}\left[\left(\
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