获取图像的Hu不变矩

使用C++、opencv获取图像的Hu不变矩

        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、图像编码与重构等。一个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。图像矩的这种特性描述能力被广泛地应用在各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域的目标识别与方位估计中。一阶矩与形状有关，二阶矩显示曲线围绕直线平均值的扩展程度，三阶矩则是关于平均值的对称性的测量。由二阶矩和三阶矩可以导出一组共7个不变矩。而不变矩是图像的统计特性，满足平移、伸缩、旋转均不变的不变性，在图像识别领域得到了广泛的应用。

总结：Hu不变矩是图像的一组特征参数，主要用来描述形状，并具有平移、伸缩、旋转均不变的不变性，可用于图像分类、识别。

关于Hu不变矩的更详细原理、计算方法可以参考：https://www.cnblogs.com/ronny/p/3985810.html及https://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3427564.html

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opencv中关于图像的矩的相关API：

Moments moments(InputArray array， bool binary Image=false)

moments0函数用于计算多边形和光栅形状的最高达三阶的所有矩。矩用来计算形状的重心、面积，主轴和其他形状特征，如7Hu不变量等。
第一个参数，InputArray类型