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Qu'est-ce que l'extraction de caractéristiques des moments Hu ?

Les moments Hu sont normalement extraits de la silhouette ou du contour d'un objet dans une image. En décrivant la silhouette ou le contour d'un objet, nous pouvons extraire un vecteur de caractéristiques de forme (c'est-à-dire une liste de nombres) pour représenter la forme de l'objet.

Q. Qu'est-ce que les moments Hu ?

Que sont les Moments Hu ? Les moments Hu (ou plutôt les invariants de moment Hu) sont un ensemble de 7 nombres calculés à l'aide de moments centraux invariants aux transformations d'image. Les 6 premiers moments se sont avérés invariants à la translation, à l'échelle, à la rotation et à la réflexion.

Q. Que sont les moments dans le traitement d'image ?

Dans le traitement d'image, la vision par ordinateur et les domaines connexes, un moment d'image est une certaine moyenne pondérée particulière (moment) des intensités des pixels de l'image, ou une fonction de ces moments, généralement choisie pour avoir une propriété ou une interprétation attrayante. Les moments d'image sont utiles pour décrire les objets après segmentation.

Q. Que sont les moments OpenCV ?

Dans OpenCV, les moments sont la moyenne des intensités des pixels d'une image. Les moments OpenCV sont utilisés pour décrire plusieurs propriétés d'une image, telles que l'intensité d'une image, son centroïde, la zone et des informations sur son orientation.

Q. Quels sont les moments invariants ?

Les moments invariants (définis par Hu en 1962) sont des combinaisons de moments spatiaux normalisés jusqu'au troisième ordre. Ils restent inchangés sous la translation, la rotation et la mise à l'échelle de l'image. Les moments invariants sont très utiles dans les problèmes de reconnaissance de formes, tels que la reconnaissance optique de caractères (OCR).

Q. Comment utilisez-vous les contours OpenCV?

Pour tracer les contours, cv. La fonction drawContours est utilisée. Il peut également être utilisé pour dessiner n'importe quelle forme à condition que vous ayez ses points de délimitation. Son premier argument est l'image source, le deuxième argument est les contours qui doivent être transmis sous forme de liste Python, le troisième argument est l'index des contours (utile lors du dessin d'un contour individuel.

Q. Qu'est-ce que le centroïde dans l'image ?

Souvent appelé centre géométrique d'une image ou d'un plan d'image donné, le centroïde d'une image est un point fixe situé à l'intersection de tous les hyperplans de symétrie de cette image.

Q. Qu'est-ce qu'une image invariante ?

En traitement d'image, l'invariant (I) est une propriété de l'image (une fonction dans ce contexte) qui ne changera pas ou changera juste un peu si nous transformons (rotation, mise à l'échelle, flou, etc.) l'image. La transformation la plus basique des images que nous connaissons tous est la rotation, la mise à l'échelle, la traduction, etc.

Q. Comment utilisez-vous les moments cv2?

  1. # lire l'image. img=cv2. imread('étoile.jpg',0)
  2. # Binariser l'image. ret,seuil = cv2. seuil(img,127,255,0)
  3. # Trouvez les contours. contours, hiérarchie = cv2. trouverContours(seuil, 1, 2)
  4. # Calculer les instants. M = cv2. instants (cnt)

Q. Que sont les moments en python ?

La fonction moment(array, axis=0) calcule le nième moment autour de la moyenne pour un échantillon, c'est-à-dire les éléments du tableau le long de l'axe spécifié du tableau (liste en python). Paramètres : tableau : Tableau d'entrée ou objet ayant les éléments pour calculer le moment. axe : axe le long duquel le moment doit être calculé.

Q. Comment fonctionnent les contours ?

Pour mettre des mots simples, findContours détecte le changement de couleur de l'image et le marque comme contour. A titre d'exemple, l'image du nombre écrit sur papier le nombre serait détecté comme contour. La partie que vous souhaitez détecter doit être blanche comme les chiffres ci-dessus dans la 1ère image.

Q. Comment afficher les contours ?

Le premier est l'image source, le deuxième est le mode de récupération des contours, le troisième est la méthode d'approximation des contours et il produit l'image, les contours et la hiérarchie. 'contours' est une liste Python de tous les contours de l'image. Chaque contour individuel est un tableau Numpy de coordonnées (x, y) des points limites de l'objet.

Q. Comment calculez-vous les moments Hu dans OpenCV?

Dans OpenCV, nous utilisons HuMoments () pour calculer les Hu Moments des formes présentes dans l'image d'entrée. Discutons de l'approche étape par étape pour le calcul de Hu Moments dans OpenCV. Tout d'abord, nous lisons une image comme une image en niveaux de gris. Cela peut être fait en une seule ligne en Python ou C++. afficher la source d'impression ? afficher la source d'impression ?

Q. Comment les moments Hu sont-ils extraits d'une image ?

Les moments Hu sont normalement extraits de la silhouette ou du contour d'un objet dans une image. En décrivant la silhouette ou le contour d'un objet, nous pouvons extraire un vecteur de caractéristiques de forme (c'est-à-dire une liste de nombres) pour représenter la forme de l'objet.

Q. Quel type de descripteur de forme OpenCV fournit-il ?

Descripteur de forme OpenCV : Exemple Hu Moments. Alors, quel type de descripteurs de forme OpenCV fournit-il ? Les plus notables sont les Moments Hu qui peuvent être utilisés pour décrire, caractériser et quantifier la forme d'un objet dans une image. Les moments Hu sont normalement extraits de la silhouette ou du contour d'un objet dans une image.

Q. Comment les moments Hu sont-ils utilisés en vision par ordinateur ?

Les Hu Moments sont disponibles via la fonction cv2.HuMoments. L'idée est que le descripteur d'image Hu Moments est utilisé pour quantifier la forme d'un objet dans une image. Hu Moments est un descripteur d'image utilisé pour caractériser la forme d'un objet dans une image.