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MATLAB中的Hu矩实现

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简介：
本文介绍了在MATLAB环境下如何计算图像的Hu矩，包括理论基础、代码实现及应用示例，帮助读者快速掌握该技术。 用MATLAB实现了Hu构造的7个矩。

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  • MATLAB中的Hu矩实现
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    本文介绍了在MATLAB环境下如何计算图像的Hu矩，包括理论基础、代码实现及应用示例，帮助读者快速掌握该技术。 用MATLAB实现了Hu构造的7个矩。
     
  • 基于Matlab的Hu不变矩特征实现
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    本文介绍了在Matlab环境下实现图像处理中的Hu不变矩特征的方法和技术，分析了其在目标识别和形状描述中的应用价值。 代码可以运行，并能提取Hu 7阶不变矩。利用这7阶不变矩可以进行目标识别。
     
  • 基于Matlab的Hu不变矩特征实现
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    本项目利用MATLAB编程实现了图像处理中的Hu不变矩特征提取技术，为模式识别和机器视觉应用提供了一种有效的形状描述方法。 在图像处理与计算机视觉领域，特征提取是至关重要的一步，它为后续的分析、识别及分类奠定基础。Matlab作为一种强大的数学计算工具，在科研和工程实践中被广泛使用，并且在图像处理任务中也扮演着重要角色。本段落将详细介绍如何利用Matlab实现Hu不变矩特性以及其在目标识别中的应用。 首先需要了解什么是Hu不变矩，这是M. I. Hu于1962年提出的概念。这些特定的图像特征具有旋转、尺度和镜像不变性，在保持形状基本特性的前提下能够消除位置、大小及方向的影响，因此被广泛应用于图像识别与物体匹配等领域。 在Matlab中实现Hu不变矩的具体步骤如下： 1. **读取图像**：使用`imread`函数将待处理的图片加载到工作空间内。 2. **预处理**：根据实际需求对图像进行灰度化或二值化等操作，例如通过`rgb2gray`转换彩色图至灰阶，并用`imbinarize`实现二值化。 3. **轮廓检测**：利用如`bwconncomp`或者`regionprops`这样的函数来识别出图像中的连通区域。通常我们关注的是目标物体而非背景。 4. **矩计算**：使用Matlab的`moments`函数为每个连接组件计算几何矩，这些信息包含了关于形状的关键数据点，比如面积和中心坐标等。 5. **归一化与不变性转换**：对原始几何矩进行尺度无关变换后得到7个归一化的矩，并通过特定线性组合将其转化为Hu不变矩。这一步骤确保了特征的旋转、缩放及镜像不敏感特性。 6. **存储和比较**：将提取出的特征保存下来，既可以是文件也可以是在内存中的结构体数组形式；当需要识别新图像时，则可以通过对比其与已知模板间的Hu不变矩相似度来进行匹配。 实际应用中，上述流程可通过编写Matlab脚本实现，并且该方法特别适合于形状特性明显的对象。不过需要注意的是，由于不变矩的性质限制，在面对光照变化、遮挡以及目标复杂变形的情况下可能表现不佳；因此在实践中往往需要结合其他特征（如边缘和纹理）或采用更先进的深度学习技术来提高识别准确性和稳定性。
     
  • Matlab中的7个Hu不变矩源码
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    本资源提供基于MATLAB实现的7个Hu不变矩算法的完整代码，适用于图像处理与模式识别领域特征提取。 这段文字描述的是一个Matlab源码文件，该文件用于计算Hu的7个不变矩，并且适合初学者使用。代码配有中文注释，便于理解和操作。
     
  • OpenCV中的Hu矩特征提取
    优质
    简介：本文探讨了在OpenCV中实现图像识别与形状分析时使用Hu矩特征提取技术的方法和应用，提供详细代码示例。 利用OpenCV计算图像的HU矩特征。
     
  • 关于中心矩、原点矩、Hu矩和Zernike矩的简介
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    本文简要介绍了统计学与图像处理中常用的几种矩特征，包括用于描述数据分布特性的中心矩与原点矩，以及在形状分析与识别领域发挥重要作用的Hu矩和Zernike矩。 自己整理了关于矩的相关文档，特别是针对HU矩和Zernike矩的部分。网上的很多博客资料存在不完整或错误的问题，因此我进行了核对并将其整理成了笔记。
     
  • 基于MATLAB的Hu矩不变量程序
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    本程序利用MATLAB编程实现计算图像的7个Hu矩不变量，用于目标识别与形状分析，提供了一种有效的模式识别方法。 1963年Hu提出的经典的矩不变量的MATLAB程序。
     
  • 基于Hu不变矩的图像检索系统实现
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    本研究设计并实现了基于Hu不变矩特征的图像检索系统，通过提取图像几何形状的不变量，提高了图像识别和匹配的准确性和鲁棒性。 该程序首先接收输入图像，并使用边缘算子提取轮廓，在细化这些轮廓后进行种子填充以确定目标区域。然后计算目标区域内7个Hu不变矩来获取形状特征向量，接着归一化处理并与数据库中的信息进行相关度计算，从而实现图像检索功能。
     
  • 图像特征提取的代码实现（包括HOG、LBP、Haar、Hu矩和Zernike矩）
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    本项目致力于多种经典图像特征提取方法的Python代码实现，涵盖HOG、LBP、Haar特征及形状描述子如Hu矩与Zernike矩，为计算机视觉任务提供强大工具。 这段文字描述了一个图像特征提取的代码库，包含了LBP、HOG、Haar、Zernike矩以及Hu矩等多种特征提取方法，并且提供了一个详细的.h文件来指导如何调用这些功能。该程序使用C语言或OpenCV编写。
     
  • 基于 Matlab 的图像 Hu 不变矩提取函数
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    本简介提供了一个在MATLAB环境下实现的代码段，用于高效计算图像的Hu不变矩特征。该工具适用于模式识别与机器学习领域中需要进行图像描述和分类的应用场景。 提取图像 Hu 不变矩的 Matlab 函数如下所示：invariant moments of image phi = invmoments(F) 其中 F 为读取的图像矩阵，phi 中保存了7个 hu 不变矩。 % Copyright 2002-2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, & S. L. Eddins % Digital Image Processing Using MATLAB, Prentice-Hall, 2004 % $Revision: 1.5 $ $Date: 2003/11/21 14:39:19 $ 这段描述介绍了如何使用 Matlab 函数计算图像的 Hu 不变矩。