图像分割工作总结（六）opencv的轮廓矩

opencv的轮廓矩在轮廓匹配中用的比较到，在做图像分割有关工作的时候用到矩来计算闭合区域的形心，现对这个知识点做详细的探究

p+q阶原点矩和中心距：

定义：

计算：

 Void cvMoments（const CvArr*arr,CvMoments*moments, int binary = 0）

arr：图像(1-通道或3通道，有COI设置)或者多边形(点的CvSeq或一族点的向量)

    moments：返回矩阵态度接口的指针

    binary(仅对图像)如果标识为非0，则所有零像素点被当成零，其它的被看成1.

Double cvGetSpatialMoment(&moment, p, q); //得到普通矩

   Double cvGetCentralMoment(&moment, p, q); // 得到中心矩

HU矩

利用中心距得到的7个距具有旋转和伸缩不变性，可用以轮廓识别

计算：Void cvGetHuMoment(CvMoments *moment,CvHuMoments *humoment)

在这次工作中，计算封闭区域的形心

CvMoments *moment = (CvMoments*)malloc(sizeof(CvMoments));
	cvMoments( src, moment, 1);
	  m00 = cvGetSpatialMoment( moment, 0, 0 );
	  if( m00 != 0)
	  {
		   m10 = cvGetSpatialMoment( moment, 1, 0 );
		  m01 = cvGetSpatialMoment( moment, 0, 1 );
		  center.x = (int) (m10/m00);
		  center.y = (int) (m01/m00);
	  }

分析：

CvMoments 

CvMoments 结构体如下;

typedef struct CvMoments 
 { 
 double m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03; /* spatial moments */ 
 double mu20, mu11, mu02, mu30, mu21, mu12, mu03; /* central moments */ 
 double inv_sqrt_m00; /* m00 != 0 ? 1/sqrt(m00) : 0 */ 
 } 

最高可得三阶矩，可以用来计算HU距，cvGetSpatialMoment等函数，都是在cvMoments的基础上调用的。