OpenCV学习三十二：HU矩以及Zernike矩

最新推荐文章于 2025-06-28 10:43:25 发布

Thomas会写字

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本文介绍如何使用OpenCV库计算图像的矩及Hu不变矩，通过两种不同的方式实现，一种是对整个图像进行处理，另一种是针对图像中找到的轮廓进行处理。通过实例代码展示了如何提取并打印这些矩，帮助理解图像特征提取的基础概念。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

cv::moments (InputArray  array,bool binaryImage = false)

array:输入数组，可以是光栅图像(单通道，8-bit或浮点型二维数组),或者是一个二维数组(1 X N或N X 1),二维数组类型为Point或Point2f（我记得这里输入二值图片和 FindContours 的结果 contours[i]逐个输入都可以）

binaryImage:默认值是false，如果为true，则所有非零的像素都会按值1对待，也就是说相当于对图像进行了二值化处理，阈值为1，此参数仅对图像有效。

void HuMoments(const Moments& moments, double* hu)¶

const Moments& moments：Moments的输出

double* hu：的计算结果

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <stdio.h>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) 
{ 
	// 第一种写法
	Mat image = imread("./Image/Shape_0.png");  
	cvtColor(image, image, CV_BGR2GRAY); 
	Moments mts = moments(image); 
	double hu[7]; 
	HuMoments(mts, hu); 
	for (int i=0; i<7; i++) 
	{ 
		cout << log(abs(hu[i])) <<endl; 
	} 

	cout << endl << endl << endl ;




	// 第二种写法
	vector<vector<Point>> contours;
	vector<Vec4i> hierachy;
	findContours(image, contours, hierachy, RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

	for (int i=0; i<contours.size(); i++)
	{
		Moments mts2 = moments(contours[i]); 
		HuMoments(mts2, hu);

		cout << "i = " << i << endl;
		for (int j=0; j<7; j++)	{
			cout << log(abs(hu[j])) <<endl; 
		}

		cout << endl << endl << endl; 
	}

	getchar();

	return 0; 
}

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