美观的图像分类算法——基于形状特征提取

美观的图像分类算法——基于形状特征提取

在现代计算机视觉领域中，图像分类是一个极其重要的问题。许多应用程序都需要自动从图像中提取出有意义的信息，并将其标识为某个类别。基于形状的图像分类是其中一种非常经典的方法。本文将介绍一种基于形状特征提取的美观图像分类算法。

该算法的核心是利用形状描述子对图像进行表示。形状描述子是针对图像形状进行特征提取的一种方法。通过该方法，我们可以将图像中的形状信息转换为一组数值特征向量，在此基础上进行分类学习。

具体来说，我们采用边缘检测算子对图像进行边缘提取，并根据边缘信息计算形状描述子。这里选择了旋转不变性的Zernike矩，其可以有效地捕获图像的整体显著特征，并且保持不受旋转的影响。代码如下：

import cv2
import numpy as np
from skimage.measure import regionprops


def