17- OpenCV：图像矩（Image Moments）和点多边形测试

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一、图像矩

引言

在数字图像处理、计算机视觉与相关领域中，图像矩(Image moments)是指图像的某些特定像素灰度的加权平均值（矩），或者是图像具有类似功能或意义的属性。

图像矩通常用来描述 分割 后的图像对象。可以通过图像的矩来获得图像的部分性质，包括面积(或总体亮度)，以及有关几何中心和方向的信息 。

1、矩的概念介绍

图像矩是用于描述图像形状特征的一种数学工具。它们可以用于计算图像的几何特征，如质心、面积、方向等。

在图像处理中，常用的图像矩包括原始矩和中心矩。通过计算图像的原始矩和中心矩，可以得到一些常用的图像特征，如图像的面积、质心位置、方向、轮廓等。这些特征对于图像识别、形状匹配和目标跟踪等应用非常有用。

（1）原始矩：描述了图像中像素的位置和强度信息。

（2）几何矩  ：

P代表像素，* 位置，算出所有的和

（3）中心距  ：中心矩是以质心为中心的矩,相比原始矩,只要添加一个平移即可。中心矩是相对于图像质心的矩，可以用来描述图像的旋转和缩放特征。

周边的点到中心的距离

（4）中心归一化距

（5）图像中心Center（x0，y0）

2、相关的API

（1）计算生成数据

（2）cv::m