EmguCV学习笔记 VB.Net 6.6 图像的矩

news2024/9/19 10:46:52

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6.6 图像的矩

在图像处理中，矩（moment）是一种用于描述图像形状和空间分布特征的特征描述子。图像的矩可以用于描述图像的重心、面积、方向、边界等特征，从而用于图像处理任务，如图像分割、边缘检测、形状识别等。

1、零阶矩（M00）：表示图像上所有非0的像素值的和，也就是目标区域面积。

2、一阶矩（M01和M10）：分别为图像关于x轴和y轴的矩，可以用来确定目标区域的质心。质心坐标可表示为：X0=M10/M00，Y0=M01/M00。

3、二阶矩（M20、M02和M11）：二阶矩可以用来计算图像的方向和轮廓。其中，M20和M02分别表示目标区域在水平和垂直方向上的伸展均衡度，M20大于0表示目标区域下部的水平伸展度比上部大，小于0表示上部的水平伸展度比下部大；M02大于0表示图像右边的垂直伸展比左边大，小于0则正相反。M11表示目标区域的倾斜度，M11大于0表示图像向左上倾斜，小于0表示图像向右上倾斜。通过组合它们可以确定几个重要的特性，例如主轴比和方向、离心率、圆形度等等。

4、三阶矩（M30、M03）：三阶矩可以用来描述图像的偏态特征，常用的三阶矩包括M30和M03。其中，M30表示图像x轴方向的偏态，M30大于0表示重心偏左，小于0表示重心偏右；M03表示图像y轴方向的偏态，M03大于0表示重心向上偏移小于0表示重心向下偏移。

5、四阶矩（M40、M04、M22）：四阶矩可以用来描述图像的峰态特征，常用的四阶矩包括M40、M04和M22。其中，M40和M04分别表示图像x轴和y轴方向的峰态，用于计算图像的平峰或尖峰程度；M22表示图像的斜峰程度。当峰度系数为0时,表示高斯分布；当峰度系数小于0时,表示平坦的少峰分布；当峰度系数大于0时,表示狭窄的多峰分布。

上述图像矩只为普通矩，其值随目标区域的旋转、平移、尺度变化而改变，在实际应用中，为了提高图像矩的适用能力，需要将普通矩转换为具有旋转、平移和尺度不变性的Hu矩。

6.6.1 矩  Moments        

CvInvoke.Moments方法用于计算给定图像的几何矩。它的声明如下：

Public Shared Function Moments(arr As Emgu.CV.IInputArray, Optional binaryImage As Boolean = False) As Emgu.CV.Moments

参数说明：

  1. arr：要计算几何矩的图像。
  2. binaryImage：可选参数，表示图像是否为二值图像，默认为False。

返回值：

返回一个Moments类型的对象，表示计算得到的几何矩。

【代码位置：frmChapter6】Button22_Click

    '矩 Moments

    Private Sub Button22_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button22.Click

        Dim msrc As New Mat("C:\learnEmgucv\shape.jpg", ImreadModes.AnyColor)

        ImageBox1.Image = msrc

        Dim gray As New Mat

        CvInvoke.CvtColor(msrc, gray, ColorConversion.Bgr2Gray)

        Dim mb As New Mat

        CvInvoke.Threshold(gray, mb, 220, 255, ThresholdType.BinaryInv)

        ImageBox2.Image = mb

        Dim contours As New VectorOfVectorOfPoint

        '这里不需要获得 hierarchy，设置为nothing

        CvInvoke.FindContours(mb, contours, Nothing, RetrType.List, ChainApproxMethod.ChainApproxNone)

        Dim mdst As New Mat

        mdst = gray.Clone

        CvInvoke.CvtColor(mdst, mdst, ColorConversion.Gray2Bgr)

        For i As Integer = 0 To contours.Size - 1

            '绘制轮廓

            CvInvoke.DrawContours(mdst, contours, i, New MCvScalar(0, 0, 255), 2)

            '获得轮廓的矩

            Dim mo As New Moments

            mo = CvInvoke.Moments(contours(i))

            Dim m00 As Double = mo.M00

            Dim m10 As Double = mo.M10

            Dim m01 As Double = mo.M01

            'M10和M00计算图像的x轴重心位置

            Dim x As Double = m10 / m00

            'M01和M00计算图像的y轴重心位置

            Dim y As Double = m01 / m00

            '标明轮廓的重心

            CvInvoke.Circle(mdst, New Point(CInt(x), CInt(y)), 4, New MCvScalar(0, 255, 0), -1)

        Next

        ImageBox3.Image = mdst

End Sub

运行后如下图所示：

图6-23 获得每个轮廓的重心

6.6.2 Hu矩

Hu矩（Hu Moments）基于图像的矩的不变性特征，通过对图像的矩进行归一化和变换得到一组具有旋转、平移和尺度不变性的特征值，用于描述图像的形状特征。

Hu矩是一组七个矩，分别为：

1. 第一不变矩：该不变矩表示图像的总体亮度或面积。它可以用于图像的亮度校准和图像的分割。通过比较不同图像的第一不变矩，可以判断它们的亮度或面积差异。

2. 第二不变矩：该不变矩表示图像的形状对称性。它可以用于图像的轴对称性检测和形状匹配。通过比较不同图像的第二不变矩，可以判断它们的形状是否相似或对称。

3. 第三不变矩：该不变矩表示图像的形状的偏斜程度。它可以用于图像的形状识别和形状匹配。通过比较不同图像的第三不变矩，可以判断它们的形状是否存在偏斜。

4. 第四不变矩：该不变矩表示图像的形状的斜率。它可以用于图像的形状识别和形状匹配。通过比较不同图像的第四不变矩，可以判断它们的形状是否具有相似的斜率。

5. 第五不变矩：该不变矩表示图像的形状的膨胀或收缩程度。它可以用于图像的形状识别和形状匹配。通过比较不同图像的第五不变矩，可以判断它们的形状是否存在膨胀或收缩。

6. 第六不变矩：该不变矩表示图像的形状的旋转程度。它可以用于图像的形状识别和形状匹配。通过比较不同图像的第六不变矩，可以判断它们的形状是否存在旋转。

7. 第七不变矩：该不变矩表示图像的形状的轮廓曲率。它可以用于图像的形状识别和形状匹配。通过比较不同图像的第七不变矩，可以判断它们的形状是否具有相似的轮廓曲率。

通过比较不同图像的Hu矩，可以确定它们的形状差异和相似性。这使得Hu矩在图像处理和计算机视觉领域的许多应用中都得到了广泛的应用，例如目标识别、目标跟踪、图像检索等。

在Emgu.CV中，CvInvoke.HuMoments方法用于计算给定图像的Hu矩。Hu矩是一种图像的形状描述子，用于表示图像的不变性特征。它的声明如下：

Public Shared Function HuMoments(m As Emgu.CV.Moments) As Double()

参数说明：

  1. m：要计算Hu矩的几何矩，类型为Moments，值来自于CvInvoke.Moments获得的结果。

返回值：

返回一个Double数组，表示计算得到的7个矩。

【代码位置：frmChapter6】Button23_Click

    'Hu矩

    Private Sub Button23_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button23.Click

        Dim m As New Mat("C:\learnEmgucv\shape.jpg", ImreadModes.AnyColor)

        Dim gray As New Mat

        CvInvoke.CvtColor(m, gray, ColorConversion.Bgr2Gray)

        Dim b As New Mat

        CvInvoke.Threshold(gray, b, 220, 255, ThresholdType.BinaryInv)

        Dim contours As New VectorOfVectorOfPoint

        '这里不需要获得 hierarchy，设置为nothing

        CvInvoke.FindContours(b, contours, Nothing, RetrType.List, ChainApproxMethod.ChainApproxNone)

        Dim m1 As New Mat

        m1 = gray.Clone

        CvInvoke.CvtColor(m1, m1, ColorConversion.Gray2Bgr)

        For i As Integer = 0 To contours.Size - 1

            '获得矩

            Dim mo As New Moments

            mo = CvInvoke.Moments(contours(i))

            '获得Hu矩

            Dim Hu() As Double

            Hu = CvInvoke.HuMoments(mo)

            '输出Hu矩的每个值

            For j As Integer = 0 To Hu.Length - 1

                Console.WriteLine("第 " & i & "个形状的Hu " & j & ":" & Hu(j))

            Next

        Next

End Sub

输出结果如下图所示：

图6-24 获得Hu矩

在实际开发中，理论上可以对比两个轮廓的Hu矩的差来判断相似度，但是实际由于获得的Hu矩的值很小，用来判断很不理想。读者可以自行试验。

6.6.3 形状匹配

CvInvoke.MatchShapes方法用于计算两个轮廓的形状相似性。MatchShapes可以获取两幅图像(或轮廓)，并使用Hu矩查找它们之间的距离。使用该方法并不用计算Hu矩，只需要对图像进行二值化。它的声明如下：

Public Shared Function MatchShapes(contour1 As Emgu.CV.IInputArray, contour2 As Emgu.CV.IInputArray, method As Emgu.CV.CvEnum.ContoursMatchType, Optional parameter As Double = 0) As Double

参数说明：

  1. contour1：表示第一个轮廓，类型为VectorOfPoint。
  2. contour2：表示第二个轮廓，类型为VectorOfPoint。
  3. method：计算相似性的方法，类型为ContoursMatchType枚举。常用的方法包括CV_CONTOURS_MATCH_I1、CV_CONTOURS_MATCH_I2和CV_CONTOURS_MATCH_I3。
  4. parameter：计算相似性的参数，类型为Double。目前此参数似乎没什么意义。

返回值：

返回一个Double类型的值，表示两个轮廓的形状相似性程度。返回值越小，表示两个轮廓越相似。

【代码位置：frmChapter6】Button24_Click

    '基于Hu矩的轮廓匹配

    Private Sub Button24_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button24.Click

        Dim msrc As New Mat("C:\learnEmgucv\shape.jpg", ImreadModes.Grayscale)

        Dim b As New Mat

        CvInvoke.Threshold(msrc, b, 220, 255, ThresholdType.BinaryInv)

        ImageBox1.Image = b

        Dim contours As New VectorOfVectorOfPoint

        CvInvoke.FindContours(b, contours, Nothing, RetrType.List, ChainApproxMethod.ChainApproxNone)

        Dim mdst1 As New Mat("C:\learnEmgucv\shape_1.jpg", ImreadModes.Grayscale)

        Dim b1 As New Mat

        CvInvoke.Threshold(mdst1, b1, 220, 255, ThresholdType.BinaryInv)

        Dim contours1 As New VectorOfVectorOfPoint

        CvInvoke.FindContours(b1, contours1, Nothing, RetrType.List, ChainApproxMethod.ChainApproxNone)

        Dim contour1 As New VectorOfPoint

        '为了简化说明，这里只有一个轮廓

        contour1 = contours1(0)

        Dim mm1 As New Mat

        mm1 = msrc.Clone

        mm1.SetTo(New MCvScalar(0))

        Dim thecontour As New VectorOfPoint

        For i As Integer = 0 To contours.Size - 1

            Dim returnvalue As Double

            '计算相似性

            returnvalue = CvInvoke.MatchShapes(contour1, contours(i), ContoursMatchType.I1)

            '需要根据实际情况来设置值才能获得满意效果

            If returnvalue < 0.02 Then

                CvInvoke.DrawContours(mm1, contours, i, New MCvScalar(255), -1)

                thecontour = contours(i)

            End If

        Next

        ImageBox2.Image = mm1

        'shape_2是shape_1旋转后的图像

        Dim mdst2 As New Mat("C:\learnEmgucv\shape_2.jpg", ImreadModes.Grayscale)

        Dim b2 As New Mat

        CvInvoke.Threshold(mdst2, b2, 220, 255, ThresholdType.BinaryInv)

        Dim contours2 As New VectorOfVectorOfPoint

        CvInvoke.FindContours(b2, contours2, Nothing, RetrType.List, ChainApproxMethod.ChainApproxNone)

        Dim contour2 As New VectorOfPoint

        contour2 = contours2(0)

        'Console.WriteLine("returnvalueB")

        Dim mm2 As New Mat

        mm2 = msrc.Clone

        mm2.SetTo(New MCvScalar(0))

        For i As Integer = 0 To contours.Size - 1

            Dim returnvalue As Double

            returnvalue = CvInvoke.MatchShapes(contour2, contours(i), ContoursMatchType.I3)

            '采用与上面相同的值，匹配了其他轮廓

            '需要更小的值，比如0.015才能过滤不匹配的轮廓

            If returnvalue < 0.02 Then

                CvInvoke.DrawContours(mm2, contours, i, New MCvScalar(255), -1)

            End If

        Next

        ImageBox3.Image = mm2

    End Sub

输出结果如下图所示：

 

图6-25 图像轮廓匹配

【代码位置：frmChapter6】Button25_Click

    '基于Hu矩的轮廓匹配

    Private Sub Button25_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button25.Click

        Dim m As New Mat("C:\learnEmgucv\shape3.jpg", ImreadModes.Grayscale)

        Dim b As New Mat

        CvInvoke.Threshold(m, b, 220, 255, ThresholdType.BinaryInv)

        ImageBox1.Image = b

        Dim contours As New VectorOfVectorOfPoint

        '只检测外轮廓

        CvInvoke.FindContours(b, contours, Nothing, RetrType.External, ChainApproxMethod.ChainApproxNone)

        'shape3图片中只包含5个图形，contours序号从0-4分别对应

        'B 下A C 上右A 上左A

        '这里使用上面的两个A与下面对比

        Dim contour1 As New VectorOfPoint

        Dim contour2 As New VectorOfPoint

        '上面的两个不同字体的A

        contour1 = contours(4)

        contour2 = contours(3)

        '下面的ABC轮廓

        Dim contoursa As New VectorOfVectorOfPoint

        contoursa.Push(contours(1))

        contoursa.Push(contours(0))

        contoursa.Push(contours(2))

        Dim mm1 As New Mat

        mm1 = m.Clone

        mm1.SetTo(New MCvScalar(0))

        Dim mm2 As New Mat

        mm2 = m.Clone

        mm2.SetTo(New MCvScalar(0))

        For i As Integer = 0 To 2

            Dim returnvalue1 As Double

            returnvalue1 = CvInvoke.MatchShapes(contour1, contoursa(i), ContoursMatchType.I1)

            Console.WriteLine(returnvalue1)

            '输出结果：

            '0.0931539845093758

            '0.255313921042219

            '0.881725801395845

            If returnvalue1 < 0.1 Then

                CvInvoke.DrawContours(mm1, contoursa, i, New MCvScalar(255), 2)

            End If

            Dim returnvalue2 As Double

            returnvalue2 = CvInvoke.MatchShapes(contour2, contoursa(i), ContoursMatchType.I1)

            Console.WriteLine(returnvalue2)

            '输出结果：

            '0.20659335409303

            '0.509194144738261

            '0.72275679628663

            If returnvalue2 < 0.3 Then

                CvInvoke.DrawContours(mm2, contoursa, i, New MCvScalar(255), 2)

            End If

        Next

        ImageBox2.Image = mm1

        ImageBox3.Image = mm2

    End Sub

输出结果如下图所示：

图6-26 不同字体的A轮廓与ABC轮廓匹配

【代码位置：frmChapter6】Button26_Click

    '基于Hu矩的轮廓匹配

    Private Sub Button26_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button26.Click

        Dim m As New Mat("C:\learnEmgucv\shape4.jpg", ImreadModes.Grayscale)

        Dim b As New Mat

        CvInvoke.Threshold(m, b, 220, 255, ThresholdType.BinaryInv)

        ImageBox1.Image = b

        Dim contours As New VectorOfVectorOfPoint

        '只检测外轮廓

        CvInvoke.FindContours(b, contours, Nothing, RetrType.External, ChainApproxMethod.ChainApproxNone)

        'shape3图片中只包含5个图形，contours序号从0-4分别对应

        'B 下A C 上右B 上左B

        '这里使用上面的两个A与下面对比

        Dim contour1 As New VectorOfPoint

        Dim contour2 As New VectorOfPoint

        contour1 = contours(4)

        contour2 = contours(3)

        Dim contoursa As New VectorOfVectorOfPoint

        contoursa.Push(contours(1))

        contoursa.Push(contours(0))

        contoursa.Push(contours(2))

        Dim mm1 As New Mat

        mm1 = m.Clone

        mm1.SetTo(New MCvScalar(0))

        Dim mm2 As New Mat

        mm2 = m.Clone

        mm2.SetTo(New MCvScalar(0))

        For i As Integer = 0 To 2

            Dim returnvalue1 As Double

            returnvalue1 = CvInvoke.MatchShapes(contour1, contoursa(i), ContoursMatchType.I1)

            Console.WriteLine(returnvalue1)

            '输出结果：

            '0.34031067009289

            '0.0422767968544905

            '0.928506107053343

            If returnvalue1 < 0.1 Then

                CvInvoke.DrawContours(mm1, contoursa, i, New MCvScalar(255), 2)

            End If

            Dim returnvalue2 As Double

            returnvalue2 = CvInvoke.MatchShapes(contour2, contoursa(i), ContoursMatchType.I1)

            Console.WriteLine(returnvalue2)

            '输出结果：

            '0.340619810117041

            '0.0423705106226118

            '0.928412393285222

            If returnvalue2 < 0.1 Then

                CvInvoke.DrawContours(mm2, contoursa, i, New MCvScalar(255), 2)

            End If

        Next

        ImageBox2.Image = mm1

        ImageBox3.Image = mm2

    End Sub

输出结果如下图所示：

图6-27 B轮廓与ABC轮廓匹配

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filezilla使用教程&#xff08;window下filezilla使用教程&#xff09; 一、安装与配置 首先&#xff0c;你需要从FileZilla的官方网站下载并安装适合你操作系统的版本。安装完成后&#xff0c;打开FileZilla&#xff0c;你将看到一个简洁的用户界面。 在FileZilla中&#x…
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day-43 Z 字形变换

day-43 Z 字形变换

思路 只需要依次按照行进行遍历即可 解题过程 第一行位置&#xff1a;0 2*(numRows-1) 4*(numRows-1) 第二行位置&#xff1a;1 2*(numRows-1)-1 2*(numRows-1)1 。。。。。。 注意&#xff1a;当numRows为1时&#xff0c;直接返回s Code class Solution {public String con…
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Android 获取安装包的签名，获取签名文件的MD5值

Android 获取安装包的签名，获取签名文件的MD5值

一般情况下通过下面的语句就开业获取MD5值； keytool -list -v -keystore 签名文件.jks -alias 别名也可以直接：keytool -list -v -keystore 签名文件.jks但结果只有SHA1和SHA256，没有MD5值； 是因为升级java JDK以后 keytool 不支持MD5，所以就需要像其他的办法； 解决办…
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西门子PLC、倍福PLC如何接入ThingsKit物联网平台？

西门子PLC、倍福PLC如何接入ThingsKit物联网平台？

随着工业4.0的推进&#xff0c;物联网(IoT)技术在智能制造领域的应用日益广泛。本文将探讨如何将西门子PLC和倍福PLC接入ThingsKit物联网平台&#xff0c;实现工业设备的远程监控与管理。 引言 在智能制造和工业自动化中&#xff0c;PLC&#xff08;可编程逻辑控制器&#xf…
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[000-01-001].第06节：Shell环境变量深入学习

[000-01-001].第06节：Shell环境变量深入学习

1、Shell环境变量深入&#xff1a;加载流程原理介绍 本节目标 1.能够说出交互式Shell与非交互式Shell2.能够说出登录Shell与非登录Shell环境 1.1.Shell工作环境介绍 用户进入linux系统就会初始化Shell环境, 这个环境会加载全局配置文件和用户个人配置文件中环境变量.每个脚本文…
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