【图像处理】Pyefd.elliptic_fourier_descriptors的使用方式

原创 已于 2022-07-30 17:14:19 修改 · 867 阅读 · 1 ·
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#图像处理 #opencv #python

于 2022-07-19 10:11:19 首次发布
本文介绍了傅里叶级数的概念，并将其应用于图像处理中的傅里叶描述器。通过opencv获取图像轮廓，然后利用elliptic_fourier_descriptors进行傅里叶变换，逼近并重建图像轮廓。这种方法展示了级数如何逐步逼近目标值，如同高尔夫球进洞的过程。傅里叶描述器在图像识别和分析中具有重要应用。

首先级数的概念简单理解一下，就下面的公式：

5.247382 = 5 + 0.2 + 0.04 + 0.007 + 0.0003 + 0.00008 + 0.000002

想得到左边这个数，我每一次拿一部分去累加，越往后这一部分越小。生活中其实也有很多这样的例子，比如打高尔夫，先大力挥杆（5），然后再不断地用更小的力气去使球逐渐接近洞（0.2， 0.04， 0.007…）。

傅里叶描述器，就是类似这种方式，通过傅里叶级数逼近的方式，去近似得到图像轮廓的表示。
在这里插入图片描述
关键的输入是contours，图像轮廓，可以通过opencv的函数实现。

im = cv.cvtColor(input_imgs, cv.COLOR_BGR2GRAY)

_, thresh = cv.threshold(im, 254
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