計算矩的目的

從一幅圖像計算出來的矩集，不僅可以描述圖像形狀的全局特征，而且可以提供大量關于該圖像不同的幾何特征信息，如大小，位置、方向和形狀等。這種描述能力廣泛應用于各種圖像處理、計算機視覺和機器人技術領域的目標識別與方位估計中。同時矩函數在圖像分析中也有著廣泛的應用，如模式識別、目標分類、目標識別與方位估計、圖像的編碼與重構等。

矩的計算：moments 函數

moments 函數可以很方便的計算出多邊形區域的最高三階空間矩，中心矩和歸一化中心矩。

Moments moments(InputArray array, bool binnaryImage = false);

array，一幅 8 位、單通道圖像，或一個二維浮點數組(Point of Point2f)。
binnaryImage，是否為二值圖像。默認為 false。若此值為 true，則所有非零像素均為 1，需注意的是，此參數僅對圖像使用。
返回值為 Moments 類型對象（矩）

幾種常見矩：空間矩/幾何矩、中心距、歸一化中心距、Hu矩

空間矩/幾何矩

空間矩的實質為面積或者質量。可以通過一階矩計算質心/重心。

空間矩計算公式：其中（i+j）等于幾就叫幾階矩。

重心計算公式（中心 centers）：

中心距

中心矩體現的是圖像強度的最大和最小方向（中心矩可以構建圖像的協方差矩陣），其只具有平移不變性，所以用中心矩做匹配效果不會很好。

中心距計算公式：

歸一化中心矩

歸一化后具有尺度不變性。

歸一化中心距計算公式：

Hu矩

Hu矩具有尺度、旋轉、平移不變性，可以用來做匹配。

借鑒博客：https://www.cnblogs.com/fcfc940503/p/11319251.html

https://blog.csdn.net/kuweicai/article/details/79027388

https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/86925736

總結

以上是生活随笔為你收集整理的opencv —— moments 矩的计算（空间矩/几何矩、中心距、归一化中心距、Hu矩）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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