除了humomement外，还有其他形状属性是缩放旋转不变量

Question

这是WeightedNormalizedMoments, WeightedHuMoments和HuMoments之间的区别?(http://scikit-image.org/docs/0.6/api/skimage.measure.html)

除了humomement ?有一些例子告诉我如何实现它们?我在c++ OpenCV(c)中找到了这个例子:从轮廓计算力矩，但我更喜欢在python中工作

Answer 1

时刻总是在局部图像特征上计算/求和，首先需要对其进行分割和标记。以下公式对加权和非加权情况都有效:

m_ji = sum{ array(x, y) * x^j * y^i }

scikit-image(和一般情况下)中加权和非加权矩的实际区别如下:

non-weighted:  array(x, y) is a binary image
weighted:      array(x, y) is a grey-level image (each point/pixel is weighted by its grey-level)

这些矩只是平移不变的。为了使它们成为尺度不变的，我们需要用下面的公式对它们进行规范化:

nu_ji = mu_ji / m_00^[(i+j)/2 + 1]

不变性指的是几何变换

有关矩及其应用的更多信息，您还可以查看skimage.measure.regionprops函数中的链接参考。

Answer 2

你需要的一切都写在这里，包括如何计算你自己的矩的定义。这是一个微不足道的，不到100行的代码实现。http://en.wikipedia.org/wiki/Image_moment

当然，你只想对实际在轮廓内的像素求和，所以PointPolygonTest将对你有用。